聚类分析ward方法PYTHON

要使用Ward方法进行聚类分析，可以使用Python中的SciPy库。以下是使用Ward方法进行聚类分析的示例代码：

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

# 创建一个数据集
X = np.array([[5,3],[10,15],[15,12],[24,10],[30,30],[85,70],[71,80],[60,78],[70,55],[80,91]])

# 使用Ward方法进行聚类分析
Z = linkage(X, 'ward')

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

在上面的示例代码中，我们首先创建了一个包含10个数据点的数据集。然后，我们使用 `linkage` 函数来计算数据集的联通矩阵，其中 `ward` 方法指定了使用Ward方法进行聚类分析。最后，我们使用 `dendrogram` 函数来绘制树状图，展示了数据集中所有数据点的聚类情况。

请注意，这只是一个简单的示例代码，你可以根据你自己的数据集和需求进行相应的修改。