层次聚类代码 csdn

层次聚类是一种将数据样本按照相似度进行层级划分并聚类的方法。在CSDN上可以找到很多关于层次聚类的代码示例。

层次聚类的代码一般涉及到以下几个步骤：

1. 数据预处理：首先需要对原始数据进行预处理，包括数据清洗、标准化、缺失值处理等。这些步骤可以根据具体的数据集和需求进行选择和处理。

2. 计算相似度矩阵：层次聚类需要先计算样本间的相似度。常用的方法包括欧式距离、曼哈顿距离、余弦相似度等。根据数据的类型和特点选择相应的相似度度量方法。

3. 构建距离矩阵：根据相似度计算结果，可以得到样本间的距离矩阵。其中距离可以通过相似度进行转换，例如通过取反或者进行标准化处理。

4. 构建聚类树：根据距离矩阵，使用一定的聚合策略（如单链聚类、完全链聚类、平均链聚类等）构建层次聚类树。树的每个节点表示一个聚类集合，根节点为全集合，叶节点为单个样本。

5. 切割聚类树：通过设定阈值或者簇的个数，可以从聚类树中切割出聚类簇。阈值确定了簇之间的相似度，簇的个数与具体的问题相关。

6. 可视化结果：使用可视化工具（如matplotlib等）将聚类结果进行绘制，以便于观察和分析。

在CSDN上可以找到很多关于层次聚类的代码示例，可以根据自己的需求搜索相关的代码和教程。代码示例可以通过编程语言区分，如Python、R等，也可以根据具体的层次聚类算法进行搜索。

相关问题

层次聚类分组matlab代码

层次聚类是一种将数据对象划分成不重叠的子集，并按照一定的层次关系组织成一棵树的聚类方法。在层次聚类中，可以使用凝聚层次聚类算法来实现。凝聚层次聚类算法的思想是，初始时将每个数据点作为一个簇，然后逐步合并距离最近的两个簇，直到所有的数据点都被合并为一个簇或达到停止条件。

以下是一个可能的层次聚类分组的MATLAB代码：

% 假设数据集为X，其中每一行表示一个数据对象
X = ...

% 计算数据点之间的距离或相似度
D = pdist(X);
% 或者使用其他距离度量方法，如欧氏距离、曼哈顿距离等

% 使用凝聚层次聚类算法进行聚类
Z = linkage(D, 'average');
% 'average'表示使用平均距离作为簇之间的距离度量
% 还可以使用其他距离度量方法，如'complete'、'single'等

% 根据指定的阈值或簇的数量提取聚类结果
T = cluster(Z, 'MaxClust', k);
% 'MaxClust'表示指定聚类的最大簇数量为k
% 还可以使用其他方法选择聚类结果，如根据阈值'threshold'

% 输出聚类结果
disp(T);

以上MATLAB代码中，X是一个数据集，每一行表示一个数据对象。首先计算数据点之间的距离或相似度，然后使用凝聚层次聚类算法进行聚类。Z是一个聚类树，表示簇之间的合并顺序和距离。最后，根据指定的阈值或簇的数量提取聚类结果，并输出结果T，其中T是一个向量，表示每个数据点所属的簇。

请注意，以上代码只是一个示例，具体的层次聚类分组的MATLAB代码可能会根据具体需求进行调整和修改。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [[层次聚类算法matlab]初识聚类算法:K均值、凝聚层次聚类和DBSCAN](https://blog.csdn.net/weixin_32251071/article/details/116165661)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [层次分析matlab代码-msd-languages:MillionSong数据集中的musicXmatch词典的语言聚类](https://download.csdn.net/download/weixin_38545768/18999903)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]

层次聚类python

层次聚类是一种用于将数据集划分为不同的群组的聚类算法。在Python中，可以使用scipy库中的scipy.cluster.hierarchy模块来进行层次聚类。首先，需要导入所需的类和函数，如下所示：

import scipy.cluster.hierarchy as sch
import numpy as np

接下来，可以使用pdist函数计算数据点之间的距离矩阵，例如使用欧氏距离：

disMat = sch.distance.pdist(points, 'euclidean')

然后，可以使用linkage函数进行层次聚类：

Z = sch.linkage(disMat, method='average')

聚类结果可以通过dendrogram函数绘制成树状图：

P = sch.dendrogram(Z)

如果需要保存树状图，可以使用savefig函数：

plt.savefig('plot_dendrogram.png')

最后，可以使用fcluster函数根据给定的阈值将数据点分配到不同的聚类中：

cluster = sch.fcluster(Z, t=1, criterion='inconsistent')

这样就可以得到层次聚类的结果。另外，如果想要使用k-means聚类算法，可以使用scipy.cluster.vq模块中的kmeans和vq函数。具体的代码和使用方法可以参考上述引用\[2\]中的代码示例。如果需要更详细的信息，可以参考scipy官方文档中关于scipy.cluster.hierarchy和scipy.cluster.vq模块的描述，具体参考引用\[3\]中的官方描述链接。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [运用python进行层次聚类](https://blog.csdn.net/qq_40527086/article/details/83218513)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]