在本节中，我们将使用scikit-learn进行基于凝聚的层次聚类。不过，scikit-learn中已经实现了一个AgglomerativeClustering类，它允许我们选择待返回簇的数量。当我们想要对层次聚类树进行剪枝时，这个功能是非常有用的。将参数n_cluster的值设定为2，我们可以采用与前面相同的完全连接方法，基于欧几里得距离矩阵，将样本划分为两个簇：
通过对簇类标的预测结果进行分析，我们可以看出：第一、第四、第五个（ID_0，ID_3和ID_4）样本被划分至第一个簇（0），样本ID_1和ID_2被划分至第二个簇（1），这与此前通过树状图得到的结果一致。