要解决“不识别凝聚聚类的新距离阈值参数”的问题，可以按照以下步骤进行：

步骤 1: 导入所需的库和数据

import numpy as np
from scipy.cluster.hierarchy import dendrogram, linkage
from matplotlib import pyplot as plt

# 生成示例数据
X = np.array([[1, 2], [3, 2], [4, 2], [6, 2], [8, 2]])

步骤 2: 计算并绘制树状图

# 计算距离矩阵
Z = linkage(X, 'ward')

# 绘制树状图
plt.figure(figsize=(10, 5))
plt.title('Hierarchical Clustering Dendrogram')
plt.xlabel('Sample Index')
plt.ylabel('Distance')
dendrogram(Z)
plt.show()

步骤 3: 设置新的距离阈值参数

# 根据树状图选择距离阈值参数
threshold = 1.5

# 根据距离阈值参数进行聚类
clusters = fcluster(Z, threshold, criterion='distance')

# 打印聚类结果
print(clusters)

完整代码示例：

import numpy as np
from scipy.cluster.hierarchy import dendrogram, linkage, fcluster
from matplotlib import pyplot as plt

# 生成示例数据
X = np.array([[1, 2], [3, 2], [4, 2], [6, 2], [8, 2]])

# 计算距离矩阵
Z = linkage(X, 'ward')

# 绘制树状图
plt.figure(figsize=(10, 5))
plt.title('Hierarchical Clustering Dendrogram')
plt.xlabel('Sample Index')
plt.ylabel('Distance')
dendrogram(Z)
plt.show()

# 根据树状图选择距离阈值参数
threshold = 1.5

# 根据距离阈值参数进行聚类
clusters = fcluster(Z, threshold, criterion='distance')

# 打印聚类结果
print(clusters)

以上代码会计算给定数据的距离矩阵，并绘制出树状图。然后，根据树状图选择一个合适的距离阈值参数，再根据该参数进行聚类操作，最后打印出聚类结果。