from scipy.cluster.hierarchy import dendrogram, linkage from matplotlib import pyplot as plt X = [[i] for i in [2, 8, 0, 4, 1, 9, 9, 0]] Z = linkage(X, 'average') fig = plt.figure(figsize=(6,3)) # 控制图的大小 dn = dendrogram(Z) plt.rcParams["font.sans-serif"]=["SimHei"] plt.title('实验一') plt.xlabel('聚类谱系图') plt.ylabel('聚类水平') plt.show()

这段代码使用了Python的SciPy库来进行层次聚类，并使用matplotlib库进行可视化。具体来说，代码的功能如下：

1. 定义一个长度为8的一维数组X，数组中的元素分别为2, 8, 0, 4, 1, 9, 9, 0。

2. 调用linkage()函数进行层次聚类，其中'average'表示使用平均链接合并策略。聚类得到的结果保存在变量Z中。

3. 创建一个大小为(6,3)的图形对象fig。

4. 对聚类树进行可视化，使用dendrogram()函数绘制聚类树，并将聚类树绘制在变量dn中。

5. 设置字体为中文显示，设置图像标题为'实验一'，x轴标签为'聚类谱系图'，y轴标签为'聚类水平'。

6. 显示图像。

总的来说，这段代码实现了对一维数据进行层次聚类，并将聚类结果以树状图的形式可视化。可以根据需要修改代码中的数据、聚类合并策略和图像参数等。

相关问题

import numpy as np from scipy.cluster.hierarchy import dendrogram, linkage import matplotlib.pyplot as plt # 生成一个距离矩阵 X = np.array([[0, 1], [0.4, 1], [0.7, 3], [1, 1], [1.5, 2]]) # 使用Ward方法进行层次聚类 Z = linkage(X, 'ward') # 绘制树状图 fig = plt.figure(figsize=(5, 3)) dn = dendrogram(Z) plt.show()这段代码中的ward方法是什么

在这段代码中，`ward` 是 `scipy.cluster.hierarchy.linkage` 函数的一个参数，它代表层次聚类算法的链接方法之一。Ward方法是一种凝聚式聚类算法，它的特点是将两个群集合并时，合并后的群集的平方误差和最小。在实际应用中，Ward方法常用于处理凸形的数据集，它能够较好地保持群集的凸性。

帮我解释以下代码：from sklearn.cluster import AgglomerativeClustering from scipy.cluster.hierarchy import dendrogram from matplotlib import pyplot as plt import numpy as np X = [[i] for i in [2, 8, 0, 4, 1, 9, 9, 0]] def plot_dendrogram(model, **kwargs): counts = np.zeros(model.children_.shape[0]) n_samples = len(model.labels_) for i, merge in enumerate(model.children_): current_count = 0 for child_idx in merge: if child_idx < n_samples: current_count += 1 else: current_count += counts[child_idx - n_samples] counts[i] = current_count linkage_matrix = np.column_stack( [model.children_, model.distances_, counts] ).astype(float) dendrogram(linkage_matrix, **kwargs) model = AgglomerativeClustering(n_clusters=None, distance_threshold=0, linkage='average') model.fit(X) plot_dendrogram(model) plt.show()

这段代码演示了如何使用层次聚类算法对数据进行聚类，并使用树状图展示聚类结果。

具体来说，代码中首先导入了需要用到的库，包括了sklearn的AgglomerativeClustering，scipy的dendrogram和matplotlib的pyplot。然后定义了一个列表X，其中包含了8个数字。接下来定义了一个函数plot_dendrogram，用于绘制树状图。在函数中，首先计算了每个聚类簇的样本数，然后构造了一个连接矩阵，将每个聚类簇的父子关系、距离以及样本数放在一起。最后调用dendrogram函数，传入连接矩阵和其他参数，即可绘制树状图。

接着，通过使用AgglomerativeClustering算法，将X数据集进行聚类。其中n_clusters=None表示不指定聚类的个数，distance_threshold=0表示聚类时不考虑距离阈值，linkage='average'表示使用平均链接法进行聚类。

最后，调用plot_dendrogram函数，传入已经训练好的聚类模型，即可绘制树状图展示聚类结果。最后调用plt.show()将图像显示出来。