用python写一个实现近邻聚类算法的程序
时间: 2023-03-19 13:24:52 浏览: 76
很高兴能够回答你的问题。Python实现近邻聚类算法的程序非常简单,你可以使用sklearn库中的KMeans算法,只需要定义聚类的数量以及数据格式即可。你也可以使用scipy库中的cluster模块中的KMeans函数来调用近邻聚类算法。
相关问题
用python实现近邻聚类算法
很高兴回答您的问题,用python实现近邻聚类算法可以使用scikit-learn库中的KMeans算法,该算法将数据点聚类为k个不同的簇,每一个簇中的点更加相似,它基于距离度量的迭代算法,具有易于实现的优点。
写一段python代码,要求用近邻传播算法和Ward凝聚层次聚类算法对豆瓣读书数据聚类
以下是使用近邻传播算法和Ward凝聚层次聚类算法对豆瓣读书数据进行聚类的Python代码:
```python
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.cluster import AffinityPropagation, AgglomerativeClustering
from sklearn.metrics import silhouette_score
from sklearn.decomposition import PCA
import matplotlib.pyplot as plt
# 读取豆瓣读书数据
data = pd.read_csv('douban_books.csv')
# 特征选择,选择评分、评论数、价格三个特征
X = data[['rating', 'comment_num', 'price']]
# 数据标准化
X = (X - X.mean()) / X.std()
# 使用PCA降维,降到2维便于可视化
pca = PCA(n_components=2)
X_pca = pca.fit_transform(X)
# 近邻传播算法聚类
af = AffinityPropagation(damping=0.6, preference=-5)
af_labels = af.fit_predict(X_pca)
af_silhouette = silhouette_score(X_pca, af_labels)
print("Affinity Propagation Silhouette Score: ", af_silhouette)
# Ward凝聚层次聚类算法聚类
ward = AgglomerativeClustering(n_clusters=3, linkage='ward')
ward_labels = ward.fit_predict(X_pca)
ward_silhouette = silhouette_score(X_pca, ward_labels)
print("Ward Silhouette Score: ", ward_silhouette)
# 将聚类结果可视化
fig, ax = plt.subplots(1, 2, figsize=(12, 6))
ax[0].scatter(X_pca[:, 0], X_pca[:, 1], c=af_labels)
ax[0].set_title('Affinity Propagation Clustering')
ax[1].scatter(X_pca[:, 0], X_pca[:, 1], c=ward_labels)
ax[1].set_title('Ward Agglomerative Clustering')
plt.show()
```
其中,`douban_books.csv`是豆瓣读书数据集,包含书籍的评分、评论数、价格等特征。首先,我们选择评分、评论数、价格三个特征,对数据进行标准化。然后,使用PCA降维到2维便于可视化。接着,使用近邻传播算法和Ward凝聚层次聚类算法对数据进行聚类,并计算聚类的轮廓系数。最后,将聚类结果可视化。