层次聚类pythonscipy_【python】利用scipy进行层次聚类

层次聚类是一种无监督学习算法，它将数据集分成一些由相似性构成的层次结构。在Python中，我们可以使用scipy库中的函数来执行层次聚类。

以下是一个示例代码，展示如何使用scipy进行层次聚类：

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

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

# 层次聚类
Z = linkage(x, 'ward')

# 绘制树状图
fig = plt.figure(figsize=(5, 3))
dn = dendrogram(Z)
plt.show()

在上面的代码中，我们首先使用numpy生成了一个随机数据集。然后使用scipy库中的linkage函数进行层次聚类，使用'ward'方法计算距离。最后，我们使用dendrogram函数绘制了树状图。

通过调整linkage函数中的参数和使用不同的距离度量方法，可以实现不同的层次聚类算法。

相关问题

FCM聚类 python scipy

FCM聚类是一种模糊C均值聚类算法，在Python中可以使用scipy库进行实现。首先，您需要安装相应的库，包括numpy、scikit-fuzzy和scikit-learn。然后，您可以按照以下步骤实施FCM聚类：

1. 导入所需的库:

import numpy as np
from skfuzzy.cluster import cmeans
from sklearn.metrics import silhouette_score
import matplotlib.pyplot as plt

2. 准备数据:

x = 10 * np.random.rand(100, 2)

这里使用了一个随机生成的100个样本的二维数据作为示例。

3. 执行FCM聚类:

K = 8
FPC = []
labels = []
for k in range(2, K):
    center, u, u0, d, jm, p, fpc = cmeans(x.T, m=2, c=k, error=0.5, maxiter=10000)
    label = np.argmax(u, axis=0)
    FPC.append(fpc)

这里使用了skfuzzy库中的cmeans函数来执行FCM聚类，其中m表示模糊度，c表示聚类的数量。执行完后，可以得到聚类中心center、隶属度矩阵u、迭代次数p以及评价指标fpc。

4. 可视化聚类结果:

for i in range(x.shape[0]):
    plt.plot(x[i, 0], x[i, 1], colo[label[i]] + 'o')
plt.show()

这里使用matplotlib库将聚类结果可视化出来。

5. 绘制FPC评价指标曲线:

X = range(2, K)
plt.plot(X, FPC, 'o-')
plt.xlabel('c')
plt.ylabel('FPC')
plt.title('FCM-cmeans')
plt.show()

这里将聚类数量c作为x轴，评价指标FPC作为y轴，绘制出FPC评价指标曲线。

层次聚类python

层次聚类是一种用于将数据集划分为不同的群组的聚类算法。在Python中，可以使用scipy库中的scipy.cluster.hierarchy模块来进行层次聚类。首先，需要导入所需的类和函数，如下所示：

import scipy.cluster.hierarchy as sch
import numpy as np

接下来，可以使用pdist函数计算数据点之间的距离矩阵，例如使用欧氏距离：

disMat = sch.distance.pdist(points, 'euclidean')

然后，可以使用linkage函数进行层次聚类：

Z = sch.linkage(disMat, method='average')

聚类结果可以通过dendrogram函数绘制成树状图：

P = sch.dendrogram(Z)

如果需要保存树状图，可以使用savefig函数：

plt.savefig('plot_dendrogram.png')

最后，可以使用fcluster函数根据给定的阈值将数据点分配到不同的聚类中：

cluster = sch.fcluster(Z, t=1, criterion='inconsistent')

这样就可以得到层次聚类的结果。另外，如果想要使用k-means聚类算法，可以使用scipy.cluster.vq模块中的kmeans和vq函数。具体的代码和使用方法可以参考上述引用\[2\]中的代码示例。如果需要更详细的信息，可以参考scipy官方文档中关于scipy.cluster.hierarchy和scipy.cluster.vq模块的描述，具体参考引用\[3\]中的官方描述链接。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [运用python进行层次聚类](https://blog.csdn.net/qq_40527086/article/details/83218513)[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^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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