python谱系聚类马氏距离
时间: 2023-12-28 18:25:39 浏览: 26
谱系聚类是一种系统聚类方法,它通过计算样本之间的距离来构建聚类树。马氏距离是一种常用的距离度量方法,它考虑了各个特征之间的相关性。在Python中,可以使用SciPy库中的`sch.linkage`函数来进行谱系聚类,并使用马氏距离作为距离度量。
下面是一个示例代码,演示了如何使用`sch.linkage`函数进行谱系聚类,并使用马氏距离作为距离度量:
```python
import numpy as np
from scipy.cluster import hierarchy
# 创建样本数据
X = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6], [7, 8]])
# 计算马氏距离
mahalanobis_dist = hierarchy.distance.pdist(X, 'mahalanobis')
# 进行谱系聚类
Z = hierarchy.linkage(mahalanobis_dist, method='single')
# 打印聚类结果
print(Z)
```
在上面的代码中,首先创建了一个包含4个样本的二维数组`X`。然后使用`hierarchy.distance.pdist`函数计算了样本之间的马氏距离。最后,使用`hierarchy.linkage`函数进行谱系聚类,并将结果打印出来。
需要注意的是,上述代码中的距离度量方法为`'mahalanobis'`,这表示使用马氏距离。你也可以根据需要选择其他的距离度量方法,例如欧氏距离、曼哈顿距离等。
相关问题
请利用Python进行谱系聚类,聚成3类
好的,如果要将数据聚成3类,可以将AgglomerativeClustering的n_clusters参数设置为3。下面是修改后的代码:
```python
from sklearn.cluster import AgglomerativeClustering
import numpy as np
# 生成一些随机数据
X = np.random.randn(100, 2)
# 构建谱系聚类模型
model = AgglomerativeClustering(n_clusters=3)
# 训练模型并预测聚类结果
y_pred = model.fit_predict(X)
# 输出聚类结果
print("聚类个数:", len(set(y_pred)))
for i in set(y_pred):
print("类别", i, "的成员:", X[y_pred == i])
```
这里我们将n_clusters参数设置为3,表示要将数据聚成3类。其他部分的代码与之前相同,最后输出的聚类结果中应该会有3个类别。
matlab谱系聚类分析
谱系聚类分析(Hierarchical Clustering Analysis)是一种基于相似性度量的聚类方法,它通过计算样本之间的距离或相似度来构建聚类树状结构。在Matlab中,可以使用`linkage`函数来进行谱系聚类分析。
首先,你需要准备好数据集,然后使用适当的距离度量方法来计算样本之间的距离或相似度。常用的距离度量方法有欧氏距离、曼哈顿距离等。
然后,你可以使用`linkage`函数来计算样本的连接矩阵,该矩阵表示了样本之间的聚类关系。`linkage`函数有多种参数设置,例如指定距离度量方法、聚类算法(如单连接、完全连接等)等。
最后,你可以使用`dendrogram`函数将聚类树以树状图的形式绘制出来,帮助你观察聚类结果。
以下是一个示例代码:
```matlab
% 准备数据集(示例)
data = rand(10, 2);
% 计算样本之间的距离
dist = pdist(data, 'euclidean');
% 进行谱系聚类分析
Z = linkage(dist, 'single'); % 使用单连接算法
% 绘制谱系聚类结果
dendrogram(Z);
% 可选步骤:根据聚类结果进行簇划分
clusters = cluster(Z, 'maxclust', 3); % 将数据划分为3个簇
% 可选步骤:可视化簇划分结果
gscatter(data(:,1), data(:,2), clusters);
```
这是一个简单的示例,你可以根据自己的数据集和需求进行适当的修改和调整。希望对你有帮助!