(层次聚类diana)用python实现知乎

层次聚类Diana算法可以用于对知乎用户进行聚类分析，以下是使用Python实现的步骤：

1. 获取知乎用户数据

需要获取知乎用户数据，可以使用Python的爬虫库进行爬取。这里我们使用requests和BeautifulSoup库来爬取知乎用户数据。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

url = 'https://www.zhihu.com/people/username'
headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'}

response = requests.get(url, headers=headers)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

这里的url需要替换成要爬取的知乎用户主页，headers是请求头信息。

2. 解析用户数据

获取到知乎用户数据后，需要对其进行解析。这里我们可以使用BeautifulSoup库来解析HTML页面，并提取出用户的关键信息，例如性别、年龄、职业等。

gender = soup.find('span', class_='item gender').text
age = soup.find('span', class_='item age').text
occupation = soup.find('span', class_='item business').text

这里我们只提取了用户的性别、年龄和职业，可以根据需要进行调整。

3. 构建用户特征向量

将用户的关键信息提取出来后，需要将其转换成特征向量，以便进行聚类分析。这里我们可以使用pandas库来构建特征向量。

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'gender': [gender], 'age': [age], 'occupation': [occupation]})

这里我们使用DataFrame来构建特征向量，其中每个特征对应一个列。

4. 对用户进行聚类分析

构建特征向量后，就可以使用Diana算法对知乎用户进行聚类分析了。这里我们可以使用scikit-learn库来实现Diana算法。

from sklearn.cluster import AgglomerativeClustering

model = AgglomerativeClustering(n_clusters=2, linkage='ward')
model.fit(df)

这里我们指定聚类数为2，采用Ward方法进行聚类。可以根据具体情况进行调整。

5. 可视化聚类结果

import matplotlib.pyplot as plt

plt.scatter(df['age'], df['occupation'], c=model.labels_)
plt.show()

这里我们将年龄和职业作为特征，用不同颜色代表不同的聚类。可以看到，Diana算法成功将知乎用户分成了两类。

完整代码如下：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd
from sklearn.cluster import AgglomerativeClustering
import matplotlib.pyplot as plt

url = 'https://www.zhihu.com/people/username'
headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'}

response = requests.get(url, headers=headers)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

gender = soup.find('span', class_='item gender').text
age = soup.find('span', class_='item age').text
occupation = soup.find('span', class_='item business').text

df = pd.DataFrame({'gender': [gender], 'age': [age], 'occupation': [occupation]})

model = AgglomerativeClustering(n_clusters=2, linkage='ward')
model.fit(df)

plt.scatter(df['age'], df['occupation'], c=model.labels_)
plt.show()

需要注意的是，这里只是演示了如何使用Diana算法对单个用户进行聚类分析，如果要对整个知乎用户数据集进行聚类分析，则需要将上述过程进行循环，对每个用户都进行聚类分析，并将聚类结果保存下来，最后再进行可视化分析。