写一个层次聚类谱系图的代码 python实现

以下是一个简单的 Python 代码实现层次聚类谱系图：

import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.cluster.hierarchy import dendrogram, linkage

# 数据准备，这里数据包含10个点，每个点有两个维度
X = [[0, 0], [0.1, 0], [1,1], [2,2],[2.1,2.1], [3,3], [10,10], [10,11], [11,10], [11,11]]

# 对 X 数据进行层次聚类，使用最简单的欧几里得距离度量和比较任务
Z = linkage(X, 'ward')

# 用 dendrogram 函数画图，可以看到分层聚类的谱系图
plt.figure(figsize=(10, 5))
dendrogram(Z)
plt.show()

这段代码使用了 scipy 包中的 `linkage()` 函数对数据进行层次聚类，该函数返回对X数据的一系列合并操作，其中 ward 参数选择了最小化各类内方差平方和的平方和来进行优化的方法，可以根据不同的应用场景选择不同的方法。最后，使用 matplotlib 的 `dendrogram()` 函数画出用于层次聚类的谱系图。

相关问题

层次聚类底层python代码

### 层次聚类算法 Python 实现

层次聚类是一种基于距离的聚类方法，通过计算不同样本之间的相似度来构建树状结构。以下是使用Python实现层次聚类的具体代码示例：

#### 导入所需库
为了实现层次聚类，首先需要安装并导入一些必要的库。

import numpy as np
from scipy.cluster.hierarchy import dendrogram, linkage
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.datasets import make_blobs

这些库提供了用于数据处理、链接函数以及可视化等功能[^1]。

#### 创建模拟数据集
创建一个简单的二维数据集来进行测试。

X, _ = make_blobs(n_samples=10, centers=3, cluster_std=0.60, random_state=0)
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1])
plt.show()

这段代码生成了一个具有三个中心点的数据分布图，并将其展示出来以便观察效果[^4]。

#### 执行层次聚类
利用`linkage()` 函数执行层次聚类操作，这里采用的是最短距离法（single-linkage），当然还可以选择其他方式如最长距离法(max) 或者平均距离法(avg)[^2]。

linked = linkage(X, 'single')

此部分实现了对输入矩阵 `X` 的层次聚类分析过程，返回的结果是一个包含每次合并节点信息的新数组 `linked`[^3]。

#### 绘制谱系图(dendrogram)
最后一步是绘制出表示各簇之间关系的谱系图，这有助于直观理解最终形成的分类情况。

dendrogram(linked,
           orientation='top',
           distance_sort='descending',
           show_leaf_counts=True)

plt.title('Hierarchical Clustering Dendrogram (Agglomerative)')
plt.xlabel('Sample Index or (Cluster Size)')
plt.ylabel('Distance')

plt.show()

上述代码片段展示了如何设置参数以获得更清晰易读的图形化输出结果。

请用Python实现层次聚类，并绘制谱系图

好的，我可以为您提供一个用Python实现层次聚类的示例代码，并使用matplotlib库绘制谱系图。请先安装scipy和matplotlib库：

pip install scipy
pip install matplotlib

接下来是示例代码：

import scipy.cluster.hierarchy as shc
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成随机数据
X = np.random.rand(10, 2)

# 计算距离矩阵
distance_matrix = shc.distance.pdist(X)

# 计算层次聚类结果
linkage = shc.linkage(distance_matrix, method='ward')

# 绘制谱系图
plt.figure(figsize=(10, 7))
plt.title("Dendrogram")
dend = shc.dendrogram(linkage)
plt.show()

运行后，您将看到生成的谱系图。您可以将X替换为您的数据，以便进行层次聚类和绘制谱系图。

注意：这只是一个示例代码，您需要根据您的实际需求进行适当的修改和调整。