في وحدة Python **hierarchical_clustering.py**، يوجد مقتطف تعليمات برمجية يستورد فئة **HierarchicalClustering** ويصدرها باستخدام المتغير **__all__**.

لإكمال تنفيذ فئة **HierarchicalClustering**، عليك أن ترث من فئة أساسية تسمى **BaseClustering**. يجب أن يتمتع الفصل بالسمات والأساليب التالية:

صفات:
- **distance_matrix** (مصفوفة numpy): مصفوفة numpy تمثل مصفوفة المسافة بين نقاط البيانات.
- **num_clusters** (int): عدد صحيح يمثل العدد المطلوب من العناقيد.

طُرق:
- **__init__(self, distance_matrix, num_clusters)**: تهيئة كائن **HierarchicalClustering**. المعلمة **distance_matrix** عبارة عن صفيف عددي يمثل مصفوفة المسافة بين نقاط البيانات، والمعلمة **num_clusters** عبارة عن عدد صحيح يمثل العدد المطلوب من المجموعات. يجب أن تقوم الطريقة بتعيين سمات **distance_matrix** و**num_clusters** وفقًا لذلك.

- **fit(self)**: طريقة العنصر النائب التي يجب تنفيذها بواسطة الفئات الفرعية. يجب أن تقوم الطريقة بإجراء تجميع هرمي على مصفوفة المسافة المحددة لتكوين العدد المطلوب من المجموعات. يجب أن ترفع الطريقة الخطأ **NotImplementedError**.

- **predict(self, data)**: طريقة العنصر النائب التي يجب تنفيذها بواسطة الفئات الفرعية. يستغرق الأمر معلمة **data**، التي تمثل البيانات المدخلة للتجميع. يجب أن تقوم الطريقة بتعيين كل نقطة بيانات إلى إحدى المجموعات التي تشكلها الطريقة **fit**. يجب أن ترفع الطريقة الخطأ **NotImplementedError**.

هدفك هو إكمال الكود المفقود في فئة **HierarchicalClustering** عن طريق ملء طريقتي **fit** و**predict**. يجب أن يتضمن التنفيذ تفكيرًا متعدد الخطوات لتحقيق نتائج التجميع المطلوبة.
{"source": "argilla/distilabel-evol-prompt-collective", "kind": "synthetic", "evolved_from": "You are given a code snippet from a Python module **hierarchical_clustering.py** that imports a class **HierarchicalClustering** and exports it using the variable **__all__**.\n\nYour task is to implement the missing code for the class **HierarchicalClustering** based on the following specifications:\n\nThe **HierarchicalClustering** class should inherit from a base class called **BaseClustering**. It should have the following attributes and methods:\n\nAttributes:\n- **distance_matrix** (numpy array): A numpy array representing the distance matrix between data points.\n- **num_clusters** (int): An integer representing the desired number of clusters.\n\nMethods:\n- **__init__(self, distance_matrix, num_clusters)**: Initializes the **HierarchicalClustering** object. The **distance_matrix** parameter is a numpy array representing the distance matrix between data points, and the **num_clusters** parameter is an integer representing the desired number of clusters. The method should set the **distance_matrix** and **num_clusters** attributes accordingly.\n\n- **fit(self)**: A placeholder method that should be implemented by subclasses. The method should perform hierarchical clustering on the given distance matrix to form the desired number of clusters. The method should raise a **NotImplementedError**.\n\n- **predict(self, data)**: A placeholder method that should be implemented by subclasses. It takes a **data** parameter, which represents the input data for the clustering. The method should assign each data point to one of the clusters formed by the **fit** method. The method should raise a **NotImplementedError**.\n\nYour task is to complete the implementation of the **HierarchicalClustering** class by filling in the missing code. Remember to inherit from the **BaseClustering** class and implement the **fit** and **predict** methods."}