下面是一个手动构造类“hclust”对象的尝试。
首先-检查此对象应该具有哪些属性：

fit <- hclust(dist(USArrests))
names(fit)
[1] "merge"   "height"  "order"   "labels"   "method"   "call"   "dist.method"

其次-检查所有这些中必须存在哪些信息：

help(hclust)
# read the section called "Values"

第三步-创建一个对象并添加合并信息：

obj <- list()
obj$merge <- rbind(c(-1, -2), c(-3, -5), c(-4, 1), c(2, 3))

注意事项：根据hclust()的帮助页面，merge应该是一个两列的矩阵，指定在每一步合并哪些对象。看起来它必须包括将所有组合并到一个最终树中的所有步骤，所以你可能无法中途停止（因为这将是3个独立的树）。负值表示叶子（即，c（-1，-2）指示在第一步骤合并观察1和2）。正值是指在先前步骤中获得的聚类（即，c（-4，1）指示在该步骤处，观察4与在步骤1处获得的聚类合并）。
第四-增加高度：

obj$height <- 1:4

注意：这保存了每个合并的合并高度。
第五-提供观察顺序：

obj$order  <- c(1,2,4,3,5)

注意：这是观察值在x轴上显示的顺序。需要这样才能使分支不重叠。您可以提供重叠的顺序，但最终的树状图图片看起来不会很漂亮。
第六-添加标签：

obj$labels <- 1:5

注意：这些是最后一棵树中叶子的名字。
第七-为我们的对象祝福一个类：

class(obj) <- "hclust"

注意：plot()函数需要选择合适的方法。
第八-绘制结果：

plot(obj, hang=-1)
rect(1, 2.5, 99, 99, col="white", border="white")

注意：hang参数使所有的叶子都在相同的y轴水平上，rect绘制了一个白色矩形，在视觉上隐藏了上面的树，这模仿了您的要求，即不要完全连接所有对象。
可能有更简单/更好的方法，但我不知道。