1、打开R软件，输入数据，生成距离结构。这里设样本数据为1，2，3，7，8，9，15。输入代码：x=c(1，2，3，7，8，9，15)dim(x)=c(7，1)d=dist(x)其中x是生成向量，dim表示定义向量的维数，dist表示生成距离矩阵。
2、生成系统聚类。输入代码:hc1=hclust(d，"single")hc2=hclust(d，"complete")hc3=hclust(d，"median")hc4=hclust(d，"average")其中hclust表示系统聚类计算函数，single、complete、median、average分别表示最短距离法、最长距离法、中间距离法、类平均法这四类计算方法。
3、绘制出聚类图形。利用plot函数绘制出最短距离法计算的聚类图。代码：plot(hc1)
4、为了方便比较各聚类方法的效果，可以将不同方法的图绘制在一张图上。输入代码：opar=par(mfrow=c(2，2))plot(hc1，hang=-1)plot(hc2，hang=-1)plot(hc3，hang=-1)plot(hc4，hang=-1)par(opar)其中par为绘图参数函数。mfrow为设置小图数量的参数，mfrow=c(2，2)表示把图按行排列成2×2个小图。画出的图形见下图。
5、从图中可以看出聚类的结果为第1，2，3个值为一类，4，5，6个值为一类，第七个值为一类。共分为三类。如果想自动设置分类个数，可以利用函数rect.hclust。plot(hc1)re=rect.hclust(hc1，k=2)表示将聚类图分为两类。
