python如何分层聚类

可以使用scikit-learn库中的AgglomerativeClustering来进行分层聚类。该库提供了多种距离计算方法和链接方式，可以根据具体情况选择最合适的方式进行聚类。以下是一个示例代码：

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

# 生成样本数据
X, y = make_blobs(n_samples=50, centers=3, random_state=42)

# 进行分层聚类
agg_clustering = AgglomerativeClustering(n_clusters=3, linkage='ward')
agg_clustering.fit(X)

# 可视化聚类结果
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=agg_clustering.labels_)
plt.show()

其中，n_samples表示样本数目，centers表示聚类中心的数量，linkage表示链接方式，ward表示最小化簇内平方和。聚类结果可以用labels_属性获取，其中每个点的标签表示该点所属的簇编号。

相关问题

用python分层聚类手写代码

以下是 Python 的分层聚类手写代码：

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

# 数据集
X = np.array([[1,2], [1,4], [1,0], [4,2], [4,4], [4,0]])

# 分层聚类
Z = linkage(X, 'ward')

# 绘制树状图
plt.figure(figsize=(10, 7))
plt.title("Hierarchical Clustering Dendrogram")
dendrogram(Z)
plt.show()

这里的 `X` 是输入数据集，`Z` 是分层聚类的结果。使用 `linkage` 函数进行分层聚类，参数 `ward` 表示使用 Ward 方法进行聚类。最后使用 `dendrogram` 函数进行树状图的绘制。

python分层聚类使用什么包

Python中可以使用`scipy`包中的`hierarchy`模块实现分层聚类。具体而言，可以使用`scipy.cluster.hierarchy.linkage`函数计算聚类距离矩阵，然后使用`scipy.cluster.hierarchy.fcluster`函数进行层次聚类。例如，以下是使用`scipy`进行分层聚类的示例代码：

from scipy.cluster.hierarchy import linkage, fcluster
import numpy as np

# 生成随机数据
X = np.random.randn(10, 2)

# 计算聚类距离矩阵
Z = linkage(X, method='ward', metric='euclidean')

# 进行层次聚类
labels = fcluster(Z, t=2, criterion='distance')

print(labels)

在上述示例中，我们使用`numpy`生成了一个10行2列的随机数据矩阵`X`，然后使用`linkage`函数计算了聚类距离矩阵`Z`，其中`method='ward'`表示使用Ward方法进行聚类，`metric='euclidean'`表示使用欧几里得距离度量数据相似度。最后，使用`fcluster`函数进行层次聚类，并指定`criterion='distance'`表示使用距离阈值进行聚类，`t=2`表示聚类阈值为2。聚类结果存储在`labels`中。