dendrogram(mergings, labels=country, leaf_rotation=45, leaf_font_size=8)

这是一个用于绘制聚类树形图（dendrogram）的函数，其中：

- mergings：聚类过程中每一步合并的信息，通常是一个矩阵或者向量。
- labels：每个样本点对应的标签或者名称，通常是一个列表或者数组。
- leaf_rotation：标签旋转的角度，单位为度。
- leaf_font_size：标签字体大小。

相关问题

dn2 = dendrogram(cluster, truncate_mode='lastp', p=12, leaf_rotation=90., leaf_font_size=12., show_contracted=True)

这段代码用于绘制层次聚类的树状图（dendrogram）。`dendrogram`函数接受一个聚类结果的连接矩阵作为输入，并根据簇的相似度将其可视化为树状图。

在这个代码中，`cluster`是一个聚类结果的连接矩阵。`truncate_mode='lastp'`表示截断模式为最后p个合并簇。`p=12`表示只显示最后的12个合并簇。`leaf_rotation=90.`和`leaf_font_size=12.`分别设置叶节点的旋转角度和字体大小。`show_contracted=True`表示展示被压缩的合并簇。

最后，`dn2`是一个返回的字典对象，包含有关绘制的树状图的信息，如标签、颜色等。

X = data[data.columns[1:]] print(X.describe()) std = preprocessing.StandardScaler() X_std = std.fit_transform(X) db = DBSCAN(eps=0.1, min_samples=5, metric='precomputed') db.fit_predict(X_std) # 绘制簇树状图 dbscan_model = DBSCAN(eps=0.1, min_samples=5) dbscan_model.fit(X_std) core_samples_mask = np.zeros_like(db.labels_, dtype=bool) core_samples_mask[dbscan_model.core_sample_indices_] = True labels = dbscan_model.labels_ n_clusters_ = len(set(labels)) - (1 if -1 in labels else 0) n_noise_ = list(labels).count(-1) plt.figure(figsize=(10, 7)) G = hierarchy.dendrogram( hierarchy.linkage(X_std.toarray(), method='ward'), truncate_mode='level', p=n_clusters_, show_contracted=True ) plt.xlabel('Density threshold') plt.ylabel('Number of clusters') plt.show()

好的，以下是我为您提供的改进版本：

1. 变量名尽量使用具有描述性的名称，方便自己和他人理解代码含义。

2. 尽量避免单行代码过长，可将其拆分成多行。

3. 将代码分成若干个函数，提高代码的可读性和可维护性。

4. 为了增加代码的可移植性，可以添加注释来解释代码的作用。

5. 如果可能，可以使用面向对象的编程风格，这样可以更好地封装功能和数据，方便代码重用。

改进后的代码如下：

from sklearn.cluster import DBSCAN
from sklearn import preprocessing
from scipy.cluster import hierarchy
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

def load_data(filename):
    """从文件中加载数据"""
    data = pd.read_csv(filename)
    return data

def preprocess_data(X):
    """数据预处理"""
    std = preprocessing.StandardScaler()
    X_std = std.fit_transform(X)
    return X_std

def dbscan_clustering(X_std, eps, min_samples):
    """使用DBSCAN算法进行聚类"""
    dbscan_model = DBSCAN(eps=eps, min_samples=min_samples)
    dbscan_model.fit(X_std)
    return dbscan_model

def plot_cluster_dendrogram(X_std, n_clusters):
    """绘制聚类树状图"""
    G = hierarchy.dendrogram(
        hierarchy.linkage(X_std.toarray(), method='ward'),
        truncate_mode='level',
        p=n_clusters,
        show_contracted=True
    )
    plt.xlabel('Density threshold')
    plt.ylabel('Number of clusters')
    plt.show()

if __name__ == '__main__':
    # 加载数据
    data = load_data('data.csv')

    # 数据预处理
    X = data[data.columns[1:]]
    X_std = preprocess_data(X)

    # DBSCAN聚类
    dbscan_model = dbscan_clustering(X_std, eps=0.1, min_samples=5)

    # 绘制聚类树状图
    labels = dbscan_model.labels_
    n_clusters_ = len(set(labels)) - (1 if -1 in labels else 0)
    plot_cluster_dendrogram(X_std, n_clusters_)

当然，这只是一种改进的思路，具体的实现可能需要根据您的需求和实际情况进行调整。