linkage python
时间: 2023-11-09 18:01:53 浏览: 46
"linkage" 在 Python 中通常指的是聚类算法中的链接方式(linkage method),用于计算不同簇之间的距离。常见的 linkage 方法包括 single linkage、complete linkage、average linkage 等。
在 Python 中,可以使用 SciPy 库中的 hierarchy 模块来进行聚类分析,其中包括 linkage 函数用于计算不同簇之间的距离。
示例代码:
```python
from scipy.cluster.hierarchy import linkage
import numpy as np
# 生成随机数据
np.random.seed(0)
X = np.random.randn(10, 2)
# 计算距离矩阵
Z = linkage(X, method='single')
# 输出结果
print(Z)
```
相关问题
最长距离complete linkage层次聚类python实现
下面是一个基于Python的最长距离complete linkage层次聚类的实现:
```python
import numpy as np
def euclidean_distance(x, y):
"""
计算欧几里得距离
"""
return np.sqrt(np.sum((x - y) ** 2))
def complete_linkage(data):
"""
最长距离complete linkage层次聚类算法实现
:param data: 二维数据集,每行代表一个样本
:return: 聚类结果,每个元素代表一个聚类,元素为聚类中心的下标
"""
n = data.shape[0]
# 初始化距离矩阵
distances = np.zeros((n, n))
for i in range(n):
for j in range(i+1, n):
distances[i, j] = euclidean_distance(data[i], data[j])
distances[j, i] = distances[i, j]
# 初始化聚类标号
clusters = np.arange(n)
# 合并聚类
for k in range(n-1):
# 找到距离最大的两个聚类
i, j = np.unravel_index(np.argmax(distances), distances.shape)
# 合并聚类
clusters[clusters == clusters[j]] = clusters[i]
# 更新距离矩阵
distances[i, :] = np.maximum(distances[i, :], distances[j, :])
distances[:, i] = distances[i, :]
distances[i, i] = np.inf
distances[j, :] = np.inf
distances[:, j] = np.inf
# 返回聚类结果
return np.unique(clusters)
```
可以直接调用 `complete_linkage(data)` 函数来实现最长距离complete linkage层次聚类。其中,`data` 是一个二维的数据集,每行代表一个样本。函数返回聚类结果,每个元素代表一个聚类,元素为聚类中心的下标。
python实现最短距离single linkage算法
好的,下面是Python实现最短距离single linkage算法的示例代码:
```python
import numpy as np
def single_linkage(X):
"""
:param X: numpy array of shape (n_samples, n_features)
:return: numpy array of shape (n_samples-1, 2)
"""
n = X.shape[0]
clusters = [[i] for i in range(n)]
distances = np.zeros((n, n))
# 计算初始距离矩阵
for i in range(n):
for j in range(i+1, n):
distances[i][j] = distances[j][i] = np.linalg.norm(X[i] - X[j])
# 合并最近的两个簇,直到所有点都在同一个簇中
while len(clusters) > 1:
min_dist = np.inf
for i in range(len(clusters)):
for j in range(i+1, len(clusters)):
for k in clusters[i]:
for l in clusters[j]:
if distances[k][l] < min_dist:
min_dist = distances[k][l]
merge_pair = (i, j)
i, j = merge_pair
new_cluster = clusters[i] + clusters[j]
clusters.pop(j)
clusters[i] = new_cluster
# 更新距离矩阵
for k in range(n):
if k != i and k != j:
distances[i][k] = distances[k][i] = min(distances[k][clusters[i][0]], distances[k][clusters[i][-1]])
return np.array([[clusters[i][0], clusters[i][1]] for i in range(len(clusters)-1)])
```
这里使用了numpy库进行数组操作和计算欧几里得距离。函数接受一个形状为(n_samples, n_features)的numpy数组X, 返回一个形状为(n_samples-1, 2)的numpy数组,其中每行是合并两个簇的点的下标。