Sklearn库实现层次聚类

Sklearn库提供了一个名为AgglomerativeClustering的类来实现层次聚类。以下是一个简单的例子：

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

# 创建随机数据点
X, y = make_blobs(n_samples=10, centers=3, random_state=42)

# 创建AgglomerativeClustering对象
agg_clustering = AgglomerativeClustering(n_clusters=3)

# 拟合数据
agg_clustering.fit(X)

# 输出聚类标签
print(agg_clustering.labels_)

在这个例子中，我们首先使用make_blobs函数创建了一个包含10个数据点和3个簇的数据集。然后，我们创建了一个AgglomerativeClustering对象，指定要分成的簇数为3。最后，我们拟合数据并输出每个数据点的聚类标签。