diana分裂聚类对鸢尾花数据集聚类
时间: 2023-10-18 19:18:22 浏览: 121
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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