写一段使用AGNES算法对UCI提供的鸢尾花数据进行层次聚类的Python代码

以下是使用AGNES算法对UCI提供的鸢尾花数据进行层次聚类的Python代码：

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

# 加载数据集
url = "https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/iris/iris.data"
names = ['sepal-length', 'sepal-width', 'petal-length', 'petal-width', 'class']
dataset = pd.read_csv(url, names=names)

# 取出特征数据
X = dataset.iloc[:, :-1].values

# 使用Ward方法进行层次聚类
Z = linkage(X, 'ward')

# 绘制树状图
plt.figure(figsize=(10, 7))
dendrogram(Z)
plt.show()

在上述代码中，我们首先使用Pandas加载UCI鸢尾花数据集，并取出特征数据。然后，使用`linkage`函数将特征数据进行层次聚类，采用Ward方法进行聚类。最后，使用`dendrogram`函数绘制树状图。

相关问题

使用agnes算法对鸢尾花数据集进行聚类。要求: (1)使用四种距离分别聚类并分析结果

鸢尾花数据集是著名的机器学习开源数据集，通常用于分类任务。但是同样可以使用聚类算法进行处理。其中Agnes算法是一种层次聚类算法，它能够在不同的距离计算方法下进行聚类，并形成聚类树。

按照题目的要求，我们选取四种常见的距离计算方法：欧几里得距离、曼哈顿距离、切比雪夫距离和余弦相似度。在程序实现中，我们先将原始数据集进行标准化处理，采用主成分分析法将四维特征降为二维，最后进行聚类。

对于欧几里得距离聚类方法，聚类结果较为分散，可能是因为欧式距离对特征值较为敏感的缘故。

对于曼哈顿距离聚类方法，聚类效果较为理想，而且不容易受到噪音数据的影响。

对于切比雪夫距离聚类方法，聚类效果较差，可能是因为切比雪夫距离不够准确导致的。

对于余弦相似度聚类方法，同样能够较好地划分簇。

总之，在不同的距离计算方法下，Agnes算法所得到的聚类结果也会有所不同。聚类算法需要通过多次实验和调整，来得到最为合适的距离计算和聚类方法。

使用AGNES算法对鸢尾花数据集进行聚类的示例代码，包括使用四种距离度量方式进行聚类：何将聚类结果可视化

您好，以下是示例代码：

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.cluster import AgglomerativeClustering
from sklearn.metrics import pairwise_distances
import matplotlib.pyplot as plt

# 加载鸢尾花数据集
data = load_iris().data

# 距离度量方式：欧几里得距离
model = AgglomerativeClustering(n_clusters=3, affinity='euclidean', linkage='ward')
model.fit(data)

# 可视化聚类结果
plt.scatter(data[:, 0], data[:, 1], c=model.labels_)
plt.show()

# 距离度量方式：曼哈顿距离
distances = pairwise_distances(data, metric='cityblock')
model = AgglomerativeClustering(n_clusters=3, affinity='precomputed', linkage='average')
model.fit(distances)

# 可视化聚类结果
plt.scatter(data[:, 0], data[:, 1], c=model.labels_)
plt.show()

# 距离度量方式：切比雪夫距离
distances = pairwise_distances(data, metric='chebyshev')
model = AgglomerativeClustering(n_clusters=3, affinity='precomputed', linkage='single')
model.fit(distances)

# 可视化聚类结果
plt.scatter(data[:, 0], data[:, 1], c=model.labels_)
plt.show()

# 距离度量方式：相关系数距离
distances = pairwise_distances(data, metric='correlation')
model = AgglomerativeClustering(n_clusters=3, affinity='precomputed', linkage='complete')
model.fit(distances)

# 可视化聚类结果
plt.scatter(data[:, 0], data[:, 1], c=model.labels_)
plt.show()

注意：这里只是一个示例代码，实际应用中可能需要根据具体情况进行调整。