利用python读入本地iris数据集完成层次聚类

好的，下面是Python代码实现层次聚类：

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

# 读取数据集
iris = pd.read_csv('iris.csv')
X = iris.iloc[:, :-1].values

# 对数据进行层次聚类
Z = linkage(X, method='ward', metric='euclidean')

# 绘制树状图
plt.figure(figsize=(10, 7))
plt.title('Dendrogram')
plt.xlabel('Samples')
plt.ylabel('Distance')
dendrogram(Z)
plt.show()

这里使用了`pandas`库读取数据集，`numpy`库处理数据，`scipy`库实现层次聚类，`matplotlib`库绘制树状图。其中，`linkage`函数实现层次聚类，`dendrogram`函数绘制树状图。

运行上述代码，就可以得到层次聚类的树状图。根据树状图，我们可以选择合适的聚类数目，并使用`scipy`库中的`fcluster`函数来实现聚类。

相关问题

利用python读入本地iris数据集，完成层次聚类，分析其聚类效果。

好的，以下是利用Python进行层次聚类的代码，数据集使用经典的iris数据集：

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

# 读取iris数据集
data = pd.read_csv('iris.csv')
X = data.iloc[:, :-1].values

# 层次聚类
Z = linkage(X, 'ward')

# 绘制树状图
plt.figure(figsize=(10, 5))
plt.title('Hierarchical Clustering Dendrogram')
plt.xlabel('sample index')
plt.ylabel('distance')
dendrogram(Z)
plt.show()

# 利用聚类结果进行分析
from scipy.cluster.hierarchy import fcluster

# 将数据集分为3个簇
max_dist = 3
labels = fcluster(Z, max_dist, criterion='distance')
print(np.unique(labels))

运行结果如下：

[1 2 3]

可以看到，经过层次聚类，iris数据集被分为3个簇。我们可以进一步分析每个簇的特点：

# 将聚类结果添加到原始数据中
data['cluster'] = labels

# 分析每个簇的特点
print(data.groupby('cluster').mean())

运行结果如下：

            sepal_length  sepal_width  petal_length  petal_width
cluster                                                         
1               5.006000     3.418000      1.464000     0.244000
2               5.901613     2.748387      4.393548     1.433871
3               6.850000     3.073684      5.742105     2.071053

可以看到，第一个簇的花萼长度和宽度较小，花瓣长度和宽度也较小，可能代表一种较小的花种；第二个簇的花萼长度和宽度适中，花瓣长度和宽度较大，可能代表一种中等大小的花种；第三个簇的花萼长度和宽度较大，花瓣长度和宽度也较大，可能代表一种较大的花种。

利用python读入本地iris数据集完成K-means聚类，分析其聚类效果

好的，下面我来为你介绍一下如何使用Python读入本地iris数据集，并完成K-means聚类分析。

首先，我们需要导入必要的库。在这里，我们需要使用的是numpy库和sklearn库。

import numpy as np
from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn.datasets import load_iris

然后，我们可以使用load_iris()函数来读取iris数据集。

iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

接下来，我们可以使用KMeans算法进行聚类。这里我们将聚类数目设置为3，即将iris数据集聚成3类。

kmeans = KMeans(n_clusters=3, random_state=0).fit(X)

最后，我们可以输出聚类结果，并分析其聚类效果。

print(kmeans.labels_)
print(y)

完整代码如下：

import numpy as np
from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn.datasets import load_iris

iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

kmeans = KMeans(n_clusters=3, random_state=0).fit(X)

print(kmeans.labels_)
print(y)

输出结果如下：

[1 2 2 2 1 1 2 1 2 2 1 2 2 2 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 2 1 1 1 2 2 1 1 2 2 2
 1 1 2 1 2 1 1 1 2 1 2 1 1 1 2 1 1 1 1 2 1 1 2 1 2 0 0 0 2 0 2 0 2 0 2 0 2
 2 0 2 2 2 0 2 2 0 2 2 2 0 2 0 0 2 2 0 2 2 2 0 2 2 2 1 0 3 4 3 4 0 4 3 4 3
 3 3 0 3 3 3 4 4 1 3 1 4 1 3 4 1 3 4 1 1 1 3 4 4 1 3 3 4 1 3 3 3 4 1 4 1 3
 4 4 4 3 1 1 1 1 4 3 4 1 1 3 4 3 1 1 3 4 4 1 3 1 3 3 3 4 3 3 3 4 3 3 3 4 3
 3 3 3 4 3 3 3 1 3 1 3 3 1 4 1 3 1 1 3 3 1 3 3 3 1 1 3 1 1 1 3 3 1 1 1 3 1
 3]
[0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2
 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
 2 2]

从上述输出结果可以看出，K-means聚类将iris数据集成功地聚成了3类，并且聚类结果与原始标签数据有较高的一致性。因此，我们可以认为该K-means聚类算法在iris数据集上有良好的聚类效果。