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。

相关问题

层次聚类 sklearn

层次聚类是一种常用的聚类算法，它可以将数据集中的样本分成不同的组或簇。在Python中，可以使用scikit-learn库中的AgglomerativeClustering函数来实现层次聚类。下面是一个简单的层次聚类示例：

from sklearn.cluster import AgglomerativeClustering
import numpy as np

X = np.array([[1, 2], [1, 4], [1, 0],
              [4, 2], [4, 4], [4, 0]])
clustering = AgglomerativeClustering().fit(X)
print(clustering.labels_)

上述代码中，我们使用numpy库生成了一个二维数组X，然后使用AgglomerativeClustering函数对其进行聚类，并输出每个样本所属的簇的标签。

另外，如果想要对AgglomerativeClustering算法进行测试，可以使用make_blobs函数生成一些随机数据，然后进行聚类。具体代码如下：

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

X, y = make_blobs(n_samples=50)
model = AgglomerativeClustering(distance_threshold=0, n_clusters=None)
model = model.fit(X)
mat = getLinkageMat(model)
test = dendrogram(mat)
plt.show()

上述代码中，我们使用make_blobs函数生成了50个随机数据点，然后使用AgglomerativeClustering函数对其进行聚类，并使用matplotlib库将聚类结果可视化。

用python实现层次聚类

层次聚类是一种无监督学习的聚类方法，其基本思想是将样本逐渐合并成越来越大的类群，直到所有样本都被合并为止。常见的层次聚类方法有凝聚层次聚类和分裂层次聚类，其中凝聚层次聚类是将每个样本视为一个初始类，然后逐步将相似度最高的类合并成更大的类群，最终形成一个完整的聚类树。

下面是一个基于Python的凝聚层次聚类实现，使用的是scikit-learn库中的AgglomerativeClustering类：

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

# 生成随机数据集
X, y = make_blobs(n_samples=50, centers=3, random_state=42)

# 构建模型
model = AgglomerativeClustering(n_clusters=3)

# 拟合模型
y_pred = model.fit_predict(X)

# 可视化结果
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y_pred)
plt.title("Agglomerative Clustering")
plt.show()

上述代码中，我们首先生成一个随机数据集，然后使用AgglomerativeClustering类构建层次聚类模型，设置聚类数目为3，最后拟合模型并可视化聚类结果。