分裂聚类对地表植被聚类
时间: 2023-07-04 16:29:56 浏览: 48
分裂聚类可以用于地表植被聚类,具体步骤如下:
1. 将所有地表植被点看作一个大类。
2. 对于大类,计算其平均值,并将其作为中心点。
3. 将大类分为两个子类,分别是距离中心点较近的一组和距离中心点较远的一组。
4. 对于每个子类,重复步骤2和步骤3,直到满足聚类的终止条件。
5. 最终可以得到多个聚类,每个聚类代表一种不同的地表植被类型。
在地表植被聚类中,可以使用多种特征来进行聚类,比如植被的高度、覆盖度、颜色等。同时,也可以根据实际需求来调整聚类的参数和终止条件,以获得更好的聚类效果。聚类的结果可以用于地表植被分类、监测和管理等方面。
相关问题
分裂聚类对鸢尾花数据集聚类
对于分裂聚类(Divisive clustering),我们需要先定义一个初始聚类,然后递归地将每个聚类分裂成更小的聚类,直到满足某个终止条件为止。这里我们可以使用 K-means 算法作为初始聚类,然后通过距离度量来分裂聚类。
首先,我们导入必要的库:
```python
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.cluster import KMeans
from scipy.spatial.distance import cdist
import numpy as np
```
然后,我们加载鸢尾花数据集并获取特征:
```python
iris = load_iris()
X = iris.data
```
接下来,我们使用 K-means 算法作为初始聚类:
```python
kmeans = KMeans(n_clusters=3).fit(X)
```
然后,我们定义一个分裂函数,用于将聚类分裂成更小的聚类。这里我们使用了欧几里得距离度量:
```python
def split_cluster(cluster, X):
# Compute the distance matrix between points and the centroid of the cluster
distances = cdist(X, np.mean(cluster, axis=0).reshape(1, -1))
# Identify the point farthest from the centroid
farthest_idx = np.argmax(distances)
# Split the cluster into two sub-clusters
sub_clusters = np.split(cluster, [farthest_idx], axis=0)
# Compute the centroids of the sub-clusters
centroids = [np.mean(sub_cluster, axis=0) for sub_cluster in sub_clusters]
return sub_clusters, centroids
```
然后,我们定义一个递归函数来分裂聚类,直到满足某个终止条件为止。这里我们使用了层次聚类的轮廓系数来评估聚类效果:
```python
def divisive_clustering(cluster, X, min_size=5, max_depth=10):
if len(cluster) <= min_size or max_depth == 0:
return cluster
sub_clusters, centroids = split_cluster(cluster, X)
# Compute the silhouette score of the sub-clusters
sub_scores = []
for sub_cluster in sub_clusters:
sub_scores.append(silhouette_score(sub_cluster, np.full(len(sub_cluster), len(sub_clusters)), metric='euclidean'))
# Find the sub-cluster with the lowest silhouette score
min_idx = np.argmin(sub_scores)
if sub_scores[min_idx] > silhouette_score(cluster, np.full(len(cluster), 0), metric='euclidean'):
return cluster
left_cluster = divisive_clustering(sub_clusters[min_idx], X, min_size=min_size, max_depth=max_depth-1)
right_cluster = divisive_clustering(np.concatenate([sub_clusters[i] for i in range(len(sub_clusters)) if i != min_idx]), X, min_size=min_size, max_depth=max_depth-1)
return [left_cluster, right_cluster]
```
最后,我们可以使用 `divisive_clustering` 函数对数据进行聚类,并可视化聚类结果:
```python
clusters = divisive_clustering(X, X, min_size=5, max_depth=10)
colors = ['r', 'g', 'b', 'y', 'c', 'm']
color_map = {}
for i, cluster in enumerate(clusters):
for j in range(len(cluster)):
color_map[tuple(cluster[j])] = colors[i]
colors = [color_map[tuple(X[i])] for i in range(len(X))]
fig = plt.figure(1)
ax = Axes3D(fig, rect=[0, 0, .95, 1], elev=48, azim=134)
ax.scatter(X[:, 3], X[:, 0], X[:, 2], c=colors, edgecolor='k')
plt.show()
```
这将生成一个 3D 散点图,其中不同的颜色表示不同的聚类。
diana分裂聚类对鸢尾花数据集聚类
Diana分裂聚类是一种基于层次聚类的分裂聚类算法,其思想是从所有样本作为一个簇开始,每次将距离最远的样本分为两个簇,直到满足某种停止准则为止。
以下是使用Diana分裂聚类算法对鸢尾花数据集进行聚类的Python代码:
```python
from sklearn.datasets import load_iris
import numpy as np
iris = load_iris()
X = iris.data
# 定义分裂聚类函数
def diana(X, Kmax):
# 初始化聚类中心为所有样本的均值
centers = np.mean(X, axis=0, keepdims=True)
# 初始化聚类结果为所有样本所属的簇
labels = np.zeros((X.shape[0], 1))
# 对1到Kmax进行聚类
for k in range(1, Kmax+1):
# 找到距离最远的样本
distances = np.sqrt(np.sum((X - centers)**2, axis=1))
farthest_idx = np.argmax(distances)
# 将距离最远的样本分为两个簇
c1 = X[labels == labels[farthest_idx], :]
c2 = X[labels != labels[farthest_idx], :]
# 更新聚类中心
centers[labels == labels[farthest_idx], :] = np.mean(c1, axis=0, keepdims=True)
centers[labels != labels[farthest_idx], :] = np.mean(c2, axis=0, keepdims=True)
# 更新聚类结果
labels[labels == labels[farthest_idx]] = k
labels[labels > labels[farthest_idx]] += 1
return labels
# 调用分裂聚类函数
labels = diana(X, Kmax=3)
# 输出聚类结果
print(labels)
```
在这个代码中,我们首先加载鸢尾花数据集,并将数据存储在X变量中。然后,我们定义了一个diana()函数,该函数接受数据和最大聚类数Kmax作为输入,并返回聚类结果。该函数使用Diana分裂聚类算法对1到Kmax进行聚类,找到距离最远的样本,并将其分为两个簇,然后更新聚类中心和聚类结果。重复上述步骤直到得到Kmax个簇。
最后,我们调用diana()函数并将结果存储在变量labels中,然后输出聚类结果。该结果是一个长度为150的数组,其中每个元素表示对应样本所属的聚类编号。
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