KMeans.dendrogram

时间: 2024-06-05 09:12:58 浏览: 73
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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。
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#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)

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 ...
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# 载入数据 data <- read.csv("D://mall.csv", colClasses = c("character", "character", "numeric", "numeric", "numeric"), header = TRUE) # 显示数据的维度 dim(data) # 对变量进行标准化 data_scaled <- scale(data[,3:5]) # 显示标准化后的前五行数据 head(data_scaled, 5) # 可视化数据 plot(data_scaled) # 选择合适的属性 data_cluster <- data_scaled[,3:5] # 使用kmeans聚类方法 set.seed(123) kmeans_result <- kmeans(data_cluster, centers = 3) # 显示聚类结果 kmeans_result # 对kmeans聚类结果进行可视化 pdf("kmeans_result.pdf") plot(data_scaled, col = kmeans_result$cluster) points(kmeans_result$centers, col = 1:3, pch = 8, cex = 2) dev.off() # 使用层次聚类方法 hc_result <- hclust(dist(data_cluster)) # 画出层次聚类图 plot(hc_result, hang = -1, cex = 0.6, main = "Dendrogram for Customer Segments") # 显示各类别的样本数 rect.hclust(hc_result, k = 3, border = 2:4) # 将层次聚类结果用散点图表示出来 pdf("hc_result.pdf") plot(data_scaled, col = cutree(hc_result, k = 3)) dev.off() # 比较聚类结果 table(kmeans_result$cluster, cutree(hc_result, k = 3)) 这段代码中的> data_cluster <- data_scaled[,3:5]出现了Error in data_scaled[, 3:5] : subscript out of bounds该如何解决

这个错误通常是由于数据的维度不够导致的。在这个例子中，可能是因为在执行scale函数时，data数据框的列数不够，导致无法从data_scaled中选择第3到第5列。 请确保data数据框中至少有5列，并且前两列均为...

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plot(hc_result, hang = -1, cex = 0.6, main = "Dendrogram for Customer Segments") # 显示各类别的样本数 rect.hclust(hc_result, k = 3, border = 2:4) 7. # 将层次聚类结果用散点图表示出来 pdf(...

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