层次聚类python

层次聚类是一种用于将数据集划分为不同的群组的聚类算法。在Python中，可以使用scipy库中的scipy.cluster.hierarchy模块来进行层次聚类。首先，需要导入所需的类和函数，如下所示：

import scipy.cluster.hierarchy as sch
import numpy as np

接下来，可以使用pdist函数计算数据点之间的距离矩阵，例如使用欧氏距离：

disMat = sch.distance.pdist(points, 'euclidean')

然后，可以使用linkage函数进行层次聚类：

Z = sch.linkage(disMat, method='average')

聚类结果可以通过dendrogram函数绘制成树状图：

P = sch.dendrogram(Z)

如果需要保存树状图，可以使用savefig函数：

plt.savefig('plot_dendrogram.png')

最后，可以使用fcluster函数根据给定的阈值将数据点分配到不同的聚类中：

cluster = sch.fcluster(Z, t=1, criterion='inconsistent')

这样就可以得到层次聚类的结果。另外，如果想要使用k-means聚类算法，可以使用scipy.cluster.vq模块中的kmeans和vq函数。具体的代码和使用方法可以参考上述引用\[2\]中的代码示例。如果需要更详细的信息，可以参考scipy官方文档中关于scipy.cluster.hierarchy和scipy.cluster.vq模块的描述，具体参考引用\[3\]中的官方描述链接。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [运用python进行层次聚类](https://blog.csdn.net/qq_40527086/article/details/83218513)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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