KMeans.dendrogram
时间: 2024-06-05 17:12:58 浏览: 11
KMeans.dendrogram() 是一个用于绘制 KMeans 聚类算法的树状图的方法。树状图通常被用来展示数据点之间的相似性或距离,以及聚类过程中形成的聚类结构。在 KMeans 聚类中,我们可以使用 dendrogram() 方法来可视化聚类过程中形成的层次结构。这个方法需要用到 scipy 库中的 dendrogram() 方法。在使用 KMeans.dendrogram() 方法前,需要将数据先进行聚类。
相关问题
#程序文件ti11_1.py import numpy as np import pylab as plt import scipy.cluster.hierarchy as sch from sklearn.cluster import KMeans a=np.loadtxt('ti11_1.txt') z=sch.linkage(a,method='complete',metric='mahalanobis') sch.dendrogram(z, labels=np.arange(1,18)) b=(a-a.min(axis=0))/(a.max(axis=0)-a.min(axis=0)) SSE=[]; K=np.arange(1,9) for i in K: md=KMeans(i).fit(b) SSE.append(md.inertia_) plt.figure(2); plt.plot(K, SSE, '*-'); plt.show() md4=KMeans(4).fit(b) #聚类成4类 labels=md4.labels_+1 #提取聚类标签 print('聚类结果为:', labels) for i in range(1,5): print(i,'类:', np.where(labels==i)[0]+1)
这是一段 Python 代码,实现了对数据进行聚类的功能。首先从文件中读取数据,然后使用 scipy 库中的 linkage 函数进行层次聚类,得到一个聚类树状图。接着对数据进行归一化处理,并使用 sklearn 库中的 KMeans 函数进行 K 均值聚类,得到聚类标签。最后输出聚类结果和每个类别所包含的样本编号。
具体流程如下:
1. 导入所需的库:
```python
import numpy as np
import pylab as plt
import scipy.cluster.hierarchy as sch
from sklearn.cluster import KMeans
```
2. 读取数据:
```python
a = np.loadtxt('ti11_1.txt')
```
3. 进行层次聚类,并绘制聚类树状图:
```python
z = sch.linkage(a, method='complete', metric='mahalanobis')
sch.dendrogram(z, labels=np.arange(1, 18))
```
4. 对数据进行归一化处理:
```python
b = (a - a.min(axis=0)) / (a.max(axis=0) - a.min(axis=0))
```
5. 进行 K 均值聚类,并绘制 SSE-K 曲线:
```python
SSE = []
K = np.arange(1, 9)
for i in K:
md = KMeans(i).fit(b)
SSE.append(md.inertia_)
plt.figure(2)
plt.plot(K, SSE, '*-')
plt.show()
```
6. 聚类成 4 类,并输出聚类结果和每个类别所包含的样本编号:
```python
md4 = KMeans(4).fit(b)
labels = md4.labels_ + 1
print('聚类结果为:', labels)
for i in range(1, 5):
print(i, '类:', np.where(labels==i)[0]+1)
```
其中,ti11_1.txt 文件是包含 17 个样本、每个样本有 3 个特征的数据文件。
kmeans聚类算法树状图python实现
要使用K-means算法实现聚类树状图,可以按照以下步骤进行:
1. 导入所需的库:
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.cluster import KMeans
from scipy.cluster.hierarchy import dendrogram, linkage
```
2. 准备数据集:
```python
X = np.array([[1, 2], [1, 4], [1, 0], [4, 2], [4, 4], [4, 0]])
```
3. 使用K-means算法进行聚类:
```python
kmeans = KMeans(n_clusters=2)
means.fit(X)
```
4. 获取聚类标签:
```python
labels = kmeans.labels_
```
5. 使用层次聚类算法生成树状图:
```python
Z = linkage(X, method='single')
dn = dendrogram(Z)
plt.show()
```
完整代码如下:
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.cluster import KMeans
from scipy.cluster.hierarchy import dendrogram, linkage
X = np.array([[1, 2], [1, 4], [1, 0], [4, 2], [4, 4], [4, 0]])
kmeans = KMeans(n_clusters=2)
kmeans.fit(X)
labels = kmeans.labels_
Z = linkage(X, method='single')
dn = dendrogram(Z)
plt.show()
```
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