sklearn.cluster.divisive聚类三位点代码并展示

抱歉，作为AI语言模型，我无法展示代码。但我可以提供示例代码：

from sklearn.cluster import AgglomerativeClustering
import numpy as np

# 生成随机数据
X = np.random.rand(10, 3)

# 创建Divisive聚类对象
divisive = AgglomerativeClustering(n_clusters=None, linkage='ward', affinity='euclidean', compute_full_tree=True)

# 训练模型
divisive.fit(X)

# 打印聚类结果
print(divisive.labels_)

这段代码生成了10个随机的三位点数据，然后使用`AgglomerativeClustering`创建了一个Divisive聚类对象，并使用`fit`方法训练模型。最后，打印出聚类结果。

相关问题

Sklearn 中的层次聚类步骤

Sklearn中实现的凝聚层次聚类（Agglomerative Clustering）的步骤如下：

1. 初始化：将每个样本看做一个单独的类簇。

2. 计算样本之间的距离：根据指定的距离度量方法（比如欧几里得距离或曼哈顿距离）计算每对样本之间的距离。

3. 合并距离最近的类簇：将距离最近的两个类簇合并为一个新的类簇。合并后的类簇之间的距离可以根据指定的链接方式（比如单链接、完全链接或平均链接）进行计算。

4. 重新计算距离矩阵：将新的类簇作为一个单独的样本，重新计算它与所有其他样本之间的距离。

5. 重复步骤3和4，直到所有的样本都被合并为一个类簇为止。

Sklearn中实现的分裂层次聚类（Divisive Clustering）的步骤与凝聚层次聚类相反，具体步骤如下：

1. 初始化：将所有的样本看做一个单独的类簇。

2. 计算样本之间的距离：根据指定的距离度量方法（比如欧几里得距离或曼哈顿距离）计算每对样本之间的距离。

3. 将类簇分裂为两个子类簇：根据指定的分裂方式（比如K均值、密度聚类或基于特征的分裂）将当前的类簇分裂为两个子类簇。

4. 重复步骤2和3，直到所有的样本都被分裂为单独的类簇为止。

需要注意的是，层次聚类是一种迭代的过程，每次合并或分裂类簇都会影响后续的结果，因此需要仔细选择距离度量方法、链接方式、分裂方式等参数。

Sklearn 中的层次聚类

Sklearn中的层次聚类（Hierarchical Clustering）是一种无监督学习方法，它将数据集中的样本逐步合并为越来越大的类簇，直到所有的样本都被合并为一个类簇为止。Sklearn中实现了两种层次聚类的算法：凝聚层次聚类（Agglomerative Clustering）和分裂层次聚类（Divisive Clustering）。

在凝聚层次聚类中，开始时将每个样本都看做一个单独的类簇，然后通过计算类簇之间的距离（比如欧几里得距离或曼哈顿距离）来决定哪些类簇应该合并。这个过程重复进行，直到所有的样本都被合并为一个类簇为止。

在分裂层次聚类中，开始时将所有样本看做一个类簇，然后通过计算类簇内部样本之间的距离来决定哪些样本应该被分裂为不同的类簇。这个过程重复进行，直到所有的样本都被分裂为单独的类簇为止。

层次聚类的优点是它可以自动确定类簇的数量，并且可以生成层次化的类簇结构，方便后续的分析。但是它的计算复杂度较高，特别是当数据集较大时，计算时间会很长。