som和k-means组合聚类对距离矩阵进行聚类代码

以下是使用SOM和K-means组合聚类对距离矩阵进行聚类的示例代码：

import numpy as np
from minisom import MiniSom
from sklearn.cluster import KMeans

# 生成距离矩阵（示例）
distance_matrix = np.array([[0, 1, 2], [1, 0, 3], [2, 3, 0]])

# 使用SOM进行特征映射
som_shape = (10, 10)  # SOM的形状
som = MiniSom(som_shape[0], som_shape[1], distance_metric='euclidean')
som.random_weights_init(distance_matrix)
som.train_random(distance_matrix, 100)  # 训练SOM

# 获取SOM的输出层权重
output_weights = som.get_weights()

# 将SOM输出层权重转换为特征向量
features = output_weights.reshape(-1, output_weights.shape[-1])

# 使用K-means对特征向量进行聚类
k = 2  # 聚类的簇数
kmeans = KMeans(n_clusters=k)
kmeans.fit(features)

# 获取聚类结果
cluster_labels = kmeans.labels_

print(cluster_labels)

这段代码首先生成一个距离矩阵作为输入数据。然后，使用MiniSom库中的MiniSom类来训练一个自组织映射网络（SOM）来对输入数据进行特征映射。接着，将SOM的输出层权重转换为特征向量，并使用sklearn库中的KMeans类对特征向量进行K-means聚类。最后，获取聚类结果并打印输出。

请注意，这只是一个示例代码，你需要根据你自己的数据和需求进行相应的修改。