聚类结果不是对角矩阵的原因主要有以下几点：
1. 不同的聚类算法：不同的聚类算法可能会产生不同的聚类结果。例如，层次聚类算法通常会产生树状的聚类结果，而k-means聚类算法则倾向于产生球状的簇。这些不同的聚类结果通常不会表现为对角矩阵。
2. 数据特性：数据本身的特性也会影响聚类结果。例如，一些数据可能存在噪声或异常值，这可能会影响聚类效果，导致聚类结果不是对角矩阵。
3. 样本数量和分布：样本的数量和分布也会影响聚类结果。如果样本数量较少，或者分布不均匀，可能会导致某些簇的大小较小，难以形成明显的对角矩阵。
4. 算法参数设置：聚类算法的参数设置也会影响聚类结果。例如，k-means算法中的初始质心选择、迭代次数等参数可能会影响最终的聚类结果。
综上所述，由于不同的聚类算法、数据特性、样本数量和分布以及算法参数设置等因素的影响，聚类结果不是对角矩阵是很常见的现象。
在实践中，需要根据具体情况选择合适的聚类算法，并进行适当的参数调整，以获得更好的聚类效果。