深度聚类python实现
时间: 2023-10-30 11:08:52 浏览: 67
深度聚类的Python实现可以通过使用scikit-learn机器学习库中的顶级聚类算法来实现。具体步骤如下:
1. 首先,你需要导入必要的库和模块,例如`make_blobs`函数用于生成随机数据,`AgglomerativeClustering`类用于执行分层聚类,以及`numpy`、`matplotlib.pyplot`和`itertools.cycle`等库和模块。
2. 接下来,你可以使用`make_blobs`函数生成随机数据集。你需要设置数据的中心点、数据的数量以及数据的标准差等参数。
3. 然后,你可以创建一个`AgglomerativeClustering`对象,并指定链接方法和聚类簇的数量等参数。
4. 使用`fit`方法对数据进行训练,并使用`labels_`属性获取每个数据点的聚类标签。
5. 最后,你可以使用`matplotlib.pyplot`库来绘制聚类结果的散点图。你需要根据每个数据点的聚类标签,将数据点按照不同的颜色绘制在图上。
下面是一个深度聚类的Python实现示例代码:
```python
from sklearn.datasets.samples_generator import make_blobs
from sklearn.cluster import AgglomerativeClustering
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from itertools import cycle
# 生成随机数据集
centers = [[1, 1], [-1, -1], [1, -1]]
n_samples = 3000
X, labels_true = make_blobs(n_samples=n_samples, centers=centers, cluster_std=0.6, random_state=0)
# 执行分层聚类
linkages = ['ward', 'average', 'complete']
n_clusters_ = 3
ac = AgglomerativeClustering(linkage=linkages<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [建议收藏!10 种 Python 聚类算法完整操作示例](https://blog.csdn.net/jgw2008/article/details/126348909)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [机器学习:Python实现聚类算法(三)之总结](https://blog.csdn.net/weixin_30908707/article/details/98422788)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]