python 如何设置层次聚类树状图的类别数目

要设置层次聚类树状图的类别数目，需要使用聚类算法的参数来控制。常见的聚类算法包括k-means聚类、层次聚类等。

对于层次聚类，可以使用距离阈值的方法来控制类别数目。具体来说，可以设置一个距离阈值，将距离小于该阈值的样本合并为一个类别，直到类别数目满足要求为止。

在Python中，可以使用scikit-learn库中的AgglomerativeClustering类来进行层次聚类。该类的参数中有一个n_clusters参数，可以用来设置类别数目。具体代码如下：

from sklearn.cluster import AgglomerativeClustering

# 构造数据
X = [[1, 2], [1, 4], [1, 0],
     [4, 2], [4, 4], [4, 0]]
# 创建聚类模型
clustering = AgglomerativeClustering(n_clusters=2)
# 训练模型并预测结果
labels = clustering.fit_predict(X)
print(labels)

在上述代码中，n_clusters参数被设置为2，表示希望将数据分为2个类别。运行结果为[0 0 0 1 1 1]，表示第1、2、3个样本属于第0类，第4、5、6个样本属于第1类。

相关问题

基于欧氏距离，分别以最短距离、平均距离为簇间距离度量对wine数据集进行凝聚层次聚类，在簇数目为3的情况下比较层次聚类和k均值的NMI。

好的，针对你的问题，我来解答一下。

首先，对于wine数据集，我们可以使用欧氏距离来度量样本之间的距离。在凝聚层次聚类中，我们需要选择簇间距离度量方法。最常用的方法包括最短距离、最长距离、平均距离等。

以最短距离和平均距离为例，我们可以使用Python中的scipy库来实现凝聚层次聚类。具体步骤如下：

1. 加载数据集

我们可以使用sklearn库中的load_wine函数来加载wine数据集。

from sklearn.datasets import load_wine
data = load_wine().data

2. 凝聚层次聚类

以最短距离为例，代码如下：

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

# 计算距离矩阵
dist_matrix = linkage(data, method='single', metric='euclidean')

# 绘制树状图
plt.figure(figsize=(10, 8))
dendrogram(dist_matrix)
plt.show()

以平均距离为例，代码如下：

# 计算距离矩阵
dist_matrix = linkage(data, method='average', metric='euclidean')

# 绘制树状图
plt.figure(figsize=(10, 8))
dendrogram(dist_matrix)
plt.show()

3. k均值聚类

我们可以使用sklearn库中的KMeans函数来实现k均值聚类。

from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn.metrics import normalized_mutual_info_score

# 进行k均值聚类
kmeans = KMeans(n_clusters=3, random_state=0)
kmeans.fit(data)
labels = kmeans.labels_

# 计算NMI
nmi = normalized_mutual_info_score(labels_true, labels)
print('NMI:', nmi)

其中，labels_true表示真实的簇标签，可以从wine数据集中获取。

4. 比较聚类结果

我们可以计算凝聚层次聚类和k均值聚类的NMI，并进行比较。

# 计算凝聚层次聚类的NMI
from sklearn.cluster import AgglomerativeClustering
agg = AgglomerativeClustering(n_clusters=3, linkage='average', affinity='euclidean')
agg_labels = agg.fit_predict(data)
agg_nmi = normalized_mutual_info_score(labels_true, agg_labels)
print('Agglomerative Clustering NMI:', agg_nmi)

# 比较聚类结果
print('KMeans NMI:', nmi)
print('Agglomerative Clustering NMI:', agg_nmi)

这样，我们就可以比较凝聚层次聚类和k均值聚类的NMI了。

需要注意的是，在实际应用中，我们需要根据具体的问题和数据集选择合适的聚类算法和参数。

简单层次聚类python实现案例

以下是一个简单的层次聚类Python实现案例，使用`scipy`库中的`linkage`方法和`dendrogram`方法。

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

# 生成随机数据
np.random.seed(4711)
a = np.random.multivariate_normal([10, 0], [[3, 1], [1, 4]], size=[100,])
b = np.random.multivariate_normal([0, 20], [[3, 1], [1, 4]], size=[50,])
X = np.concatenate((a, b),)

# 层次聚类
Z = linkage(X, 'ward')

# 绘制树状图
plt.figure(figsize=(25, 10))
dendrogram(Z)
plt.show()

在这个例子中，我们生成了两个高斯分布的随机数据，然后将它们合并成一个数据集`X`。使用`linkage`方法和`ward`参数进行层次聚类，并使用`dendrogram`方法绘制树状图。

输出的树状图可以帮助我们选择合适的聚类数目，从而得到最佳的聚类结果。