聚类模型 系统聚类+肘部法则

系统聚类是一种无监督学习方法，它将数据集中的对象分成若干个类别，使得同一类别中的对象相似度较高，不同类别中的对象相似度较低。肘部法则是一种确定聚类数量的方法，它通过绘制SSE和聚类数量k之间的关系图来确定最佳聚类数量。下面是系统聚类+肘部法则的步骤：

1.导入所需的库和数据集。

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

data = pd.read_csv('data.csv')

2.对数据进行层次聚类。

Z = linkage(data, 'ward')

3.绘制树状图以可视化聚类结果。

plt.figure(figsize=(10, 5))
dendrogram(Z)
plt.show()

4.根据树状图确定最佳聚类数量。

last = Z[-10:, 2]
last_rev = last[::-1]
idxs = np.arange(1, len(last) + 1)
plt.plot(idxs, last_rev)

plt.xlabel('Number of clusters')
plt.ylabel('Distance')

plt.show()

在上述代码中，我们首先使用Ward方法对数据进行层次聚类，然后绘制树状图以可视化聚类结果。最后，我们根据树状图确定最佳聚类数量。在这个例子中，我们可以看到SSE和聚类数量k之间的关系图呈现出一个明显的肘部，这个肘部对应的k值就是最佳聚类数量。