基于组平均的层次聚类算法（AGNES）：一种适用于多维数组且采用欧式距离的聚类方法_agnes聚类并返回聚类结果,量化距离时请使用簇间最大欧氏距离

引言：
聚类算法是数据挖掘中重要的技术之一，可用于将相似的数据对象归类到同一个组中。层次聚类是一种常见的聚类方法，其目标是根据数据之间的相似性构建一棵树形结构，将相似的数据对象分组为簇。其中，基于组平均的层次聚类算法（AGNES）是一种有效的算法，支持多维数组，并以欧式距离作为相似度度量。本文将详细介绍AGNES算法的原理及实现，并提供相应的源代码。

一、算法原理
AGNES算法通过不断合并聚类簇直到达到停止条件来构建层次聚类结果。其主要步骤如下：

1. 初始化：将每个数据点视为一个单独的聚类簇。

2. 计算距离矩阵：使用欧式距离度量计算任意两个聚类簇之间的距离。距离矩阵用于存储聚类簇之间的距离信息。

3. 合并最近的簇：选择距离最近的两个聚类簇进行合并，形成新的聚类簇。

4. 更新距离矩阵：更新距离矩阵，将合并后的聚类簇与其他聚类簇之间的距离进行调整。

5. 重复步骤3和4，直到满足停止条件。停止条件可以是达到指定的聚类簇数目，或者聚类簇之间的距离超过某个阈值。

二、算法实现
以下是使用Python语言实现AGNES算法的示例代码：

import numpy as np

def euclidean_distance(
1
2