谱系图的聚类展示方式，挺适合做那种层级清晰的分类效果图。每一层都能看出是怎么一步步聚出来的，对应想分成几类，直接往图上一划就有答案了。实际项目里，像用户行为、市场细分这些场景还蛮常见的。

谱系聚类图的妙处在于，它不是只给你一个死板的结果，而是把整个聚类过程展开了。你想分三类？五类？只要看图，自己划分就行。嗯，不过到底分几类最合适，没个标准答案，更多是看你的需求。

图的生成背后其实就是层次聚类，常用的方法像凝聚型和分裂型两种，前者一步步合并，后者一步步拆分。可视化上，你会看到一个像树一样的结构，所以又叫树状图或谱系图。比如做个用户画像，用户之间的相似度直接从图上看，挺直观的。

代码层面不用太复杂，Python 的 scipy 库里就能搞定。你可以用scipy.cluster.hierarchy.dendrogram画出图。实测下来，渲染也快，参数也比较友好。

如果你想了解点进阶玩法，比如怎么根据阈值自动切分类别，或者谱系聚类在实际场景中的案例，推荐你看看这些文章：

如果你平时会做数据可视化或者模型的工作，这类谱系图工具值得收藏下，调试门槛不高，上手也挺快。