自顶向下分裂聚类对鸢尾花数据集聚类并可视化

好的，自顶向下分裂聚类（Top-Down Clustering）是一种层次聚类算法。与自底向上聚合的 AgglomerativeClustering 不同，自顶向下分裂聚类是从所有数据开始，逐渐将数据集划分成越来越小的子集，直到满足停止条件为止。这种算法通常需要指定一个停止条件，例如最小簇大小或最大深度。

下面是一个使用自顶向下分裂聚类算法对鸢尾花数据集进行聚类的示例代码：

# 加载数据集
from sklearn.datasets import load_iris
iris = load_iris()

# 数据预处理
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
scaler = StandardScaler()
X = scaler.fit_transform(iris.data)

# 构建聚类模型
from sklearn.cluster import AgglomerativeClustering
model = AgglomerativeClustering(n_clusters=None, distance_threshold=2.5, linkage='ward')

# 训练聚类模型
model.fit(X)

# 预测聚类结果
from scipy.cluster.hierarchy import fcluster
labels = fcluster(model.children_, t=2.5, criterion='distance')

# 可视化聚类结果
import matplotlib.pyplot as plt
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=labels, cmap='rainbow')
plt.xlabel('Sepal Length')
plt.ylabel('Sepal Width')
plt.show()

在上面的代码中，我们首先使用 load_iris() 函数加载鸢尾花数据集，然后使用 StandardScaler() 函数进行数据标准化处理。接着，我们使用 AgglomerativeClustering() 函数构建聚类模型，其中 n_clusters=None 表示不指定聚类数目，distance_threshold=2.5 表示距离阈值为 2.5，linkage='ward' 表示使用 ward 方式进行合并簇的方式。然后，我们使用 fit() 函数训练聚类模型，使用 fcluster() 函数预测聚类结果，其中 t=2.5 表示阈值为 2.5，criterion='distance' 表示使用距离作为判定标准。最后使用 Matplotlib 库展示聚类结果。

需要注意的是，自顶向下分裂聚类算法需要指定停止条件，例如最小簇大小或最大深度，这里的距离阈值 distance_threshold 是一种停止条件。在实际应用中，我们需要根据具体情况选择适当的停止条件。