多维 聚类分析 python
时间: 2023-09-15 17:19:10 浏览: 80
多维聚类分析是一种将多个变量(维度)同时纳入考虑的聚类分析方法。在Python中,可以使用多种库来进行多维聚类分析,其中比较常用的有scikit-learn和SciPy。
使用scikit-learn库进行多维聚类分析的基本步骤如下:
1. 导入所需的库:`from sklearn.cluster import AgglomerativeClustering`
2. 创建聚类模型对象:`model = AgglomerativeClustering(n_clusters=k, linkage='ward')`,其中k是聚类的簇数,linkage参数表示使用的链接方式,ward表示使用Ward最小方差算法。
3. 将数据传入模型并进行拟合:`model.fit(data)`
4. 获取聚类结果:`labels = model.labels_`,labels即为每个样本所属的簇标签。
而使用SciPy库进行多维聚类分析可以使用`scipy.cluster.hierarchy`模块中的函数。具体步骤如下:
1. 导入所需的库:`import scipy.cluster.hierarchy as sch`
2. 计算样本之间的距离并生成距离矩阵:`dist_matrix = sch.distance.pdist(data, metric='euclidean')`
3. 使用层次聚类算法进行聚类:`Z = sch.linkage(dist_matrix, method='ward')`,method参数表示使用的连接方式,ward表示使用Ward最小方差算法。
4. 根据设定的簇数对聚类结果进行切割:`labels = sch.fcluster(Z, k, criterion='maxclust')`,k是聚类的簇数,criterion参数表示切割的标准。
5. 获取聚类结果:`labels = sch.cut_tree(Z, k)`,labels即为每个样本所属的簇标签。
以上是两种常用的库进行多维聚类分析的方法,你可以根据自己的需求选择合适的库和算法进行使用。
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