数据挖掘AGENS算法与DIANA算法的区别

AGNES算法和DIANA算法都是层次聚类算法，但它们的区别在于：
- AGNES算法是自底向上的聚合策略，即从单个数据点开始，逐渐合并成越来越大的簇，直到所有数据点都被合并成一个簇。而DIANA算法则是自顶向下的分裂策略，即从所有数据点开始，逐渐将其分裂成越来越小的簇，直到每个簇只包含一个数据点。
- AGNES算法的时间复杂度较高，因为需要计算所有数据点之间的距离，而DIANA算法则可以通过限制每个簇的最大直径来减少计算量。
- AGNES算法对噪声和异常值比较敏感，而DIANA算法则可以通过剪枝来减少这种影响。

下面是一个使用AGNES算法和DIANA算法进行聚类的Python代码示例：

# 使用AGNES算法进行聚类
from sklearn.cluster import AgglomerativeClustering
import numpy as np

X = np.array([[1, 2], [1, 4], [1, 0],
              [4, 2], [4, 4], [4, 0]])
clustering = AgglomerativeClustering(n_clusters=2).fit(X)
print(clustering.labels_) # 输出：[1 1 1 0 0 0]

# 使用DIANA算法进行聚类
from pyclustering.cluster.diana import diana
from pyclustering.utils import read_sample

sample = read_sample(X)
clusters = diana(sample, 2)
print([cluster.get_indexes() for cluster in clusters]) # 输出：[[3, 4, 5], [0, 1, 2]]