diana算法实现鸢尾花数据集可视化
时间: 2023-07-24 18:21:27 浏览: 138
Diana算法是一种基于聚类中心的层次聚类算法,可以用于鸢尾花数据集的聚类和可视化。
具体实现步骤如下:
1. 读取鸢尾花数据集,并进行数据预处理,如归一化等。
2. 初始化聚类簇,将每个样本点看作一个初始聚类簇。
3. 计算聚类簇之间的距离,可以使用欧氏距离、曼哈顿距离或闵可夫斯基距离等。
4. 寻找距离最近的两个聚类簇,将其合并成一个新的聚类簇,并更新聚类簇之间的距离。
5. 重复步骤4,直到所有样本点都被聚类成一个簇。
6. 将聚类结果可视化展示出来,可以使用散点图或者热力图等方式。
Python代码示例:
``` python
from sklearn.datasets import load_iris
from scipy.spatial.distance import pdist
from scipy.cluster.hierarchy import dendrogram, linkage
import matplotlib.pyplot as plt
iris = load_iris()
X = iris.data
# 使用欧氏距离计算样本间距离
dist_matrix = pdist(X, metric='euclidean')
# 使用Diana算法进行层次聚类
Z = linkage(dist_matrix, method='complete')
# 可视化聚类结果
plt.title('Hierarchical Clustering Dendrogram')
plt.xlabel('sample index')
plt.ylabel('distance')
dendrogram(Z, leaf_rotation=90., leaf_font_size=8.)
plt.show()
```
上述代码中,我们使用了Scipy库中的pdist函数计算欧氏距离,使用linkage函数进行Diana算法的层次聚类,最后使用dendrogram函数将聚类结果可视化展示出来。
相关推荐
![data](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083646.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)