聚类算法python

聚类算法是一种将数据分组成相似的集合或簇的方法。在Python中，有许多聚类算法可供使用。在提供的引用中，给出了一个使用分层聚类算法的示例代码。

这个示例代码使用了scikit-learn库中的AgglomerativeClustering类来执行分层聚类。首先，使用make_blobs函数生成了一些随机数据。然后，通过调用AgglomerativeClustering的fit方法来训练模型，并使用labels_属性获取每个数据点的分类结果。最后，使用matplotlib库绘制了数据点的散点图，不同的颜色代表不同的聚类。

需要注意的是，这个示例只是展示了如何使用分层聚类算法，并没有深入讲解算法的原理。在实际应用中，您可以根据自己的数据和需求选择适合的聚类算法，并根据具体情况进行参数调整和结果分析。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [机器学习：Python实现聚类算法(三)之总结](https://blog.csdn.net/weixin_30908707/article/details/98422788)[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^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [Python实现10种聚类算法](https://blog.csdn.net/lsxxx2011/article/details/124995681)[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^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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