在社会学领域中，我们通常借助网络的拓扑结构来定义网络节点间的相似性或距离。随后，我们运用单连接层次聚类或全连接层次聚类的方法，将网络节点构建成一个树状图层次结构。在这个结构中，叶节点代表着网络中的各个节点，而非叶节点则是由那些相似或距离相近的子节点合并而成。
通过层次聚类方法，我们可以将数据对象成一棵聚类的树。根据层次分解是自底向上还是自顶向下形成的，层次聚类方法可进一步细分为凝聚的和的层次聚类。
本教程中，我们将使用Origin软件中的Learning Center数据来进行演示。只需打开Origin软件，进入Learning Center，找到关于肺的层次聚类分析，您便能观看到相应的图表及数据。在此，我们仅使用数据部分进行教学展示。
操作步骤如下：
1. 选择所有数据（除第一列的gene），然后进入统计功能，选择多变量分析中的系统聚类分析，并打开相关对话框。
2. 在“观测值标记”部分，选择A列的基因名称。
3. 使用“变量聚类”（即所有的Y轴数据），在“聚类个数”处选择6（您也可以根据需求选择其他数字）。
4. 输出变量的设置保持系统默认即可。
5. 在绘图选项中，选择方向为圆形。
6. 完成上述设置后，直接确定进行分析。
7. 双击谱系图的文字，进入标签和字体设置，将颜色设置为自动即可。
8. 绘图已完成。
9. 若您希望进行其他形式的绘图，可以更改相关参数设置。
10. 选择垂直方向进行调整，图表将呈现为如下形式。何不尝试一下呢？