要确定agnes()和hclust()是否完全相同，我们可以比较它们的结果和属性。agnes()和hclust()都是用于聚类分析的函数，但它们的实现和输出格式略有不同。

下面是一个示例，演示如何比较agnes()和hclust()的结果和属性：

# 导入所需的库
library(cluster)

# 创建一个示例数据集
data <- iris[, 1:4]

# 使用agnes()进行层次聚类
agnes_result <- agnes(data)
agnes_dendrogram <- as.dendrogram(agnes_result)

# 使用hclust()进行层次聚类
hclust_result <- hclust(dist(data))
hclust_dendrogram <- as.dendrogram(hclust_result)

# 比较聚类结果和属性
# 比较树形结构
is_equal_dendrogram <- identical(agnes_dendrogram, hclust_dendrogram)

# 比较聚类分组
agnes_order <- order.dendrogram(agnes_dendrogram)
hclust_order <- order.dendrogram(hclust_dendrogram)
is_equal_cluster_order <- all(agnes_order == hclust_order)

# 比较聚类距离
agnes_heights <- attr(agnes_dendrogram, "height")
hclust_heights <- attr(hclust_dendrogram, "height")
is_equal_cluster_heights <- all(agnes_heights == hclust_heights)

# 比较结果和属性
is_equal_result <- is_equal_dendrogram && is_equal_cluster_order && is_equal_cluster_heights

# 打印比较结果
is_equal_result

在上述示例中，我们首先使用agnes()和hclust()函数对相同的数据进行层次聚类。然后，我们将结果转换为dendrogram对象，并比较它们的树形结构、聚类分组和聚类距离。最后，我们将比较结果打印出来。

请注意，这种比较方法只适用于比较结果和属性是否完全相同。如果两个函数的实现方式略有不同，但结果和属性仍然相似，则上述方法可能会返回FALSE。在这种情况下，您可能需要根据具体情况进行进一步的比较和分析。