决策树+聚类算法代码实现

决策树是一种常用的分类和回归算法，而将它结合聚类算法通常是为了对数据进行预处理或特征选择，而不是直接的集成。一种常见的做法是先使用聚类分析（如K-means）将数据分为若干类别，然后针对每个类别分别构建决策树。

以下是一个简单的Python示例，使用sklearn库，假设我们已经有了一个数据集`df`，首先通过KMeans进行聚类，然后为每个簇创建决策树：

from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 假设X是特征，y是标签
X = df.drop('target', axis=1)
y = df['target']

# 使用KMeans聚类
kmeans = KMeans(n_clusters=3)  # 或者设置自定义的k值
kmeans.fit(X)

# 获取聚类结果
labels = kmeans.labels_

# 将数据分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, labels, test_size=0.2, random_state=42)

# 对于每个聚类，创建并训练决策树
tree_clfs = []
for cluster in np.unique(labels):
    X_cluster_train = X_train[labels == cluster]
    y_cluster_train = y_train[labels == cluster]
    tree_clf = DecisionTreeClassifier()
    tree_clf.fit(X_cluster_train, y_cluster_train)
    tree_clfs.append(tree_clf)

# 当你需要预测时，可以选择相应的决策树进行预测

请注意，这不是一个典型的集成学习方法，更像是数据预处理的一部分。如果你想在模型层面进行集成，可能会考虑随机森林、梯度提升等更复杂的算法。