凝聚层次聚类python

凝聚层次聚类（Agglomerative Hierarchical Clustering）是一种基于距离度量的聚类算法，其主要思想是将样本逐步合并成越来越大的簇。Python中可以使用SciPy库中的cluster模块实现凝聚层次聚类。具体实现步骤如下：

1. 计算两两样本之间的距离
2. 将每个样本看作一个初始簇
3. 将距离最近的两个簇合并成一个新的簇
4. 重复步骤3，直到所有样本都被合并成一个簇或达到指定的簇个数

以下是一个简单的凝聚层次聚类的示例代码：

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

# 生成数据
X = np.random.randn(10, 2)

# 计算距离矩阵
dist_matrix = distance_matrix(X, X)

# 进行聚类
Z = linkage(dist_matrix, 'ward')

# 绘制树状图
dendrogram(Z)
plt.show()

相关问题

python 凝聚层次聚类

凝聚层次聚类是一种自下而上的聚类算法，它将每个样本都视为一个单独的聚类，然后逐步合并相似的聚类，直到满足某个停止条件为止，最终得到一个完整的聚类树。

在Python中，可以使用scikit-learn库中的AgglomerativeClustering类来实现凝聚层次聚类。这个类提供了多种合并策略和距离度量方法，可以通过设置参数来进行选择。例如，可以使用“ward”策略进行合并，该策略最小化合并前和合并后的群集的平方误差总和，或者使用“complete”策略进行合并，该策略最小化群集中最远两个样本之间的距离。

下面是一个使用AgglomerativeClustering类进行凝聚层次聚类的示例代码：

from sklearn.cluster import AgglomerativeClustering
from sklearn.datasets import make_blobs

# 生成一些随机数据
X, y = make_blobs(n_samples=100, centers=3, random_state=42)

# 创建聚类器对象
clustering = AgglomerativeClustering(n_clusters=3)

# 拟合数据并进行聚类
clustering.fit(X)

# 输出聚类结果
print(clustering.labels_)

在这个示例中，我们首先使用make_blobs函数生成一些随机数据，然后创建一个AgglomerativeClustering对象，并将其拟合到数据上。最后，我们输出了聚类结果。

python鸢尾花凝聚层次聚类

Python鸢尾花凝聚层次聚类是一种基于距离的聚类算法，它将数据点逐渐合并成越来越大的簇，直到满足某个停止准则为止。在这个过程中，每个数据点都被视为一个单独的簇，然后根据它们之间的距离逐渐合并成更大的簇。这个过程可以用树形图表示，称为树状图或者树状聚类图。在Python中，可以使用sklearn.cluster库中的AgglomerativeClustering函数来实现凝聚层次聚类。

具体来说，使用AgglomerativeClustering函数时，需要指定聚类的簇数或者停止准则，以及距离度量方式等参数。其中，距离度量方式可以选择欧氏距离、曼哈顿距离、切比雪夫距离等。在聚类完成后，可以使用各种评估指标来评估聚类效果，例如轮廓系数、Calinski-Harabasz指数等。