自己给定5个对象间的距离，python用最短距离法聚类并画出树形图

可以使用 `scipy` 库中的 `hierarchical clustering` 方法进行聚类，并使用 `dendrogram` 方法画出树形图。以下是一个示例代码：

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

# 给定距离矩阵，这里使用 5 个对象间的距离
dist_matrix = np.array([[0, 2, 3, 4, 5],
                        [2, 0, 2, 3, 4],
                        [3, 2, 0, 2, 3],
                        [4, 3, 2, 0, 2],
                        [5, 4, 3, 2, 0]])

# 使用最短距离法进行聚类
Z = linkage(dist_matrix, 'single')

# 画出树形图
plt.figure(figsize=(10, 5))
dendrogram(Z)
plt.show()

运行这段代码可以得到以下树形图：


相关问题

自己给定5个对象间的距离，用最短距离法聚类并画出树形图

好的，首先我们来给定5个对象间的距离矩阵：

| | A | B | C | D | E |
|---|---|---|---|---|---|
| A | 0 | 1 | 3 | 5 | 7 |
| B | 1 | 0 | 2 | 4 | 6 |
| C | 3 | 2 | 0 | 3 | 5 |
| D | 5 | 4 | 3 | 0 | 2 |
| E | 7 | 6 | 5 | 2 | 0 |

接下来，我们可以使用最短距离法（Single Linkage）来进行聚类：

1. 将每个点看作一个独立的簇
2. 计算两个簇之间的最短距离（即两个簇中距离最近的两个点之间的距离）
3. 将距离最短的两个簇合并为一个新的簇
4. 重复步骤2和3，直到只剩下一个簇

按照这个方法，我们可以得到以下聚类过程：

1. A和B合并，距离为1
2. C和D合并，距离为3
3. 新的AB和E合并，距离为6
4. 新的ABE和CD合并，距离为7

最终，我们得到一个只有一个簇的聚类结果。下面是这个聚类过程的树形图：

           +---+
           |   |
           A   B
           |   |
           +-+-+
             |
             E
             |
             |
           +-+-+
           |   |
           C   D
           |   |
           +---+

其中，每个节点表示一个簇，父节点表示将两个簇合并得到的新簇，距离表示合并前两个簇中距离最近的两个点之间的距离。

假定5个对象间的距离如表所示 试用最短距离法聚类并画出树形图

很抱歉，您没有给出表格。但是，最短距离法聚类（也称为单链接聚类）是一种基于距离的聚类方法，它将距离最近的两个对象归为一类，直到所有对象都被聚类为止。在每次聚类时，可以计算聚类之间的距离并将其绘制为树形图。下面是一个伪代码示例：

1. 初始化每个对象为单独的聚类
2. 对于每个聚类对之间计算距离
3. 合并距离最近的两个聚类
4. 重复步骤 2 和 3，直到所有对象都被聚类

下面是一个示例树形图：

      +---+
      |   |---D
      |   |
      |   +---E
      |
      |   +---B
   +--|   |
   |  |   +---C
   |  |
   |  |   +---A
   +--|   |
      |   +---F
      |
      +---G

请注意，树形图的不同高度表示对象的距离。在上面的示例中，距离最近的两个对象是 B 和 C，因此它们被合并为一个聚类。接下来，最近的聚类是 B/C 和 A，因此它们被合并为一个聚类。最后，所有对象都被聚类到一个聚类中。