python分层聚类使用什么包

在Python中，可以使用以下包进行分层聚类：

1. Scikit-learn：它是一个广泛使用的Python机器学习库，其中包括分层聚类算法。

2. SciPy：它是一个Python科学计算库，其中包括层次聚类算法。

3. Fastcluster：这是一个用于高效聚类算法实现的Python包，其中包括分层聚类算法。

你可以根据自己的需求选择适合自己的包。

相关问题

用python分层聚类手写代码

以下是 Python 的分层聚类手写代码：

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

# 数据集
X = np.array([[1,2], [1,4], [1,0], [4,2], [4,4], [4,0]])

# 分层聚类
Z = linkage(X, 'ward')

# 绘制树状图
plt.figure(figsize=(10, 7))
plt.title("Hierarchical Clustering Dendrogram")
dendrogram(Z)
plt.show()

这里的 `X` 是输入数据集，`Z` 是分层聚类的结果。使用 `linkage` 函数进行分层聚类，参数 `ward` 表示使用 Ward 方法进行聚类。最后使用 `dendrogram` 函数进行树状图的绘制。

python如何分层聚类

可以使用scikit-learn库中的AgglomerativeClustering来进行分层聚类。该库提供了多种距离计算方法和链接方式，可以根据具体情况选择最合适的方式进行聚类。以下是一个示例代码：

from sklearn.cluster import AgglomerativeClustering
from sklearn.datasets import make_blobs
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成样本数据
X, y = make_blobs(n_samples=50, centers=3, random_state=42)

# 进行分层聚类
agg_clustering = AgglomerativeClustering(n_clusters=3, linkage='ward')
agg_clustering.fit(X)

# 可视化聚类结果
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=agg_clustering.labels_)
plt.show()

其中，n_samples表示样本数目，centers表示聚类中心的数量，linkage表示链接方式，ward表示最小化簇内平方和。聚类结果可以用labels_属性获取，其中每个点的标签表示该点所属的簇编号。