层次图例子

以下是一个层次图的例子：

                   家具
                    /  \
               椅子     桌子
               /  \       /  \
         木质椅子  金属椅子 木质桌子 金属桌子

在这个层次图中，"家具"是最高级别的类别，下面是两个子类别："椅子"和"桌子"。在"椅子"和"桌子"下面，我们分别有两个更具体的子类别："木质椅子"和"金属椅子"以及"木质桌子"和"金属桌子"。这种层次结构可以帮助我们更好地组织和理解信息。

相关问题

层次方框图例子

以下是一个简单的层次方框图示例：

              电子产品
                   |
         ------------------------
         |         |            |
       手机      电脑        平板电脑
         |         |            |
    --------------   ----------------
    |             |   |              |
   苹果手机      安卓手机    笔记本电脑    台式电脑
                                     |
                                   游戏电脑

在上面的示例中，我们可以看到“电子产品”是顶级类别，而在该类别下有三个子类别：“手机”、“电脑”和“平板电脑”。每个子类别又可以进一步分为更小的类别，例如手机可以分为“苹果手机”和“安卓手机”，电脑可以分为“笔记本电脑”、“台式电脑”和“游戏电脑”。这种层次结构使得我们可以更清晰地组织和理解各种不同类型的电子产品之间的关系。

层次聚合python例子

层次聚合（Hierarchical Agglomerative Clustering）是一种聚类算法，它从单个数据点开始，将最相似的点合并成一个集群，直到所有数据点都被分配到一个集群中。

以下是一个使用Python实现层次聚合的例子：

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

# 生成随机数据
np.random.seed(0)
X = np.random.rand(10, 2)

# 层次聚合
Z = linkage(X, 'single')

# 绘制树状图
plt.figure(figsize=(12, 6))
dendrogram(Z)
plt.show()

在这个例子中，我们使用NumPy生成10个随机数据点，然后使用SciPy的`linkage`函数将它们聚合起来。`linkage`函数的第二个参数指定聚合算法，这里使用的是单链接（single-linkage）算法，它将两个集群之间的距离定义为它们中距离最近的两个点之间的距离。

最后，我们使用Matplotlib绘制了一个树状图，它展示了每个数据点的分配情况以及集群之间的相似性。