使用Scripy实现层次聚类,要求算法输入:随机生成聚类的>=20个对象;算法输出:分类结果,聚类过程中得到的最短距离值以及距离矩阵
时间: 2023-06-29 10:15:13 浏览: 50
好的,以下是使用Scipy实现层次聚类的Python代码:
```python
import numpy as np
from scipy.cluster.hierarchy import dendrogram, linkage
import matplotlib.pyplot as plt
# 随机生成20个对象
X = np.random.rand(20, 2)
# 计算距离矩阵
Z = linkage(X, 'ward')
# 绘制树状图
plt.figure(figsize=(10, 5))
plt.title('Hierarchical Clustering Dendrogram')
plt.xlabel('Sample Index')
plt.ylabel('Distance')
dendrogram(Z)
plt.show()
# 打印分类结果和最短距离值
clusters = fcluster(Z, 3, criterion='maxclust')
print("分类结果:", clusters)
print("最短距离值:", Z[-1, 2])
print("距离矩阵:")
print(Z)
```
代码中,我们首先使用numpy随机生成了20个对象,然后使用Scipy的linkage函数计算距离矩阵并进行层次聚类。接着,我们使用dendrogram函数绘制了层次聚类的树状图。最后,我们使用fcluster函数对聚类结果进行分类,并打印出分类结果、最短距离值和距离矩阵。
需要注意的是,代码中我们指定了聚类的数量为3,你可以根据需要进行修改。
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```python
import requests
import pandas as pd
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# 定义爬取函数
def crawl_gdp(url):
response = requests.get(url) # 发起请求
# 解析响应内容,提取需要的数据
# ...
# 爬取各区 GDP 数据
urls = {
'北京': 'http://example.com/beijing',
'上海': 'http://example.com/shanghai',
'天津': 'http://example.com/tianjin',
'深圳': 'http://example.com/shenzhen',
'广州': 'http://example.com/guangzhou'
}
gdp_data = {}
for city, url in urls.items():
gdp_data[city] = crawl_gdp(url)
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df = pd.DataFrame(gdp_data)
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```
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