层次聚类特征分析python

层次聚类是一种无监督学习方法，用于将数据集中的样本分组成层次结构的类别。Python中可以使用scikit-learn库中的`AgglomerativeClustering`模块来进行层次聚类。它的基本步骤包括：

1. **计算距离**：首先，需要对数据点之间的相似度或距离进行测量，常用的距离度量有欧氏距离、曼哈顿距离等。

2. **初始化**：选择一个合适的连接准则（如单链接、全连接、平均链接或 Ward 聚合），开始将最相似的数据点组合成簇。

3. **合并簇**：不断合并最近邻的簇，直到达到预定的簇数或者满足其他终止条件，比如簇间的差异不再显著。

4. **形成层次树**：整个过程会生成一个称为 dendrogram 的层次图，展示每个阶段的聚类情况。

5. **可视化**：对于大型数据集，可以使用`seaborn`或`plotly`等库将层次聚类结果可视化。

示例代码如下：

from sklearn.cluster import AgglomerativeClustering
import matplotlib.pyplot as plt

# 假设 X 是数据矩阵
cluster = AgglomerativeClustering(n_clusters=3)
labels = cluster.fit_predict(X)

# 可视化层次聚类结果
dendrogram = ward_tree = cluster.dendrogram_
plt.show()

相关问题

层次聚类分析python代码

层次聚类分析是一种常用的聚类方法，它可以将数据集中的样本分成不同的类别。下面是一个简单的层次聚类分析的Python代码实现：

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

# 生成随机数据
np.random.seed(4711)
a = np.random.multivariate_normal([10, 0], [[3, 1], [1, 4]], size=[100,])
b = np.random.multivariate_normal([0, 20], [[3, 1], [1, 4]], size=[50,])
X = np.concatenate((a, b),)

# 生成距离矩阵
Z = linkage(X, 'ward')

# 绘制树状图
plt.figure(figsize=(25, 10))
plt.title('Hierarchical Clustering Dendrogram')
plt.xlabel('sample index')
plt.ylabel('distance')
dendrogram(Z, leaf_rotation=90., leaf_font_size=8.)
plt.show()

这段代码首先生成了一个随机数据集，然后使用`linkage`函数生成距离矩阵，最后使用`dendrogram`函数绘制树状图。其中，`ward`表示使用Ward方差最小化算法进行聚类。

如果你想对自己的数据进行层次聚类分析，只需要将数据集替换掉上面的随机数据即可。

层次聚类分析例子（Python）

当然，我可以为您提供一个使用Python进行层次聚类分析的简单例子。在Python中，我们可以使用scikit-learn库中的AgglomerativeClustering类来进行层次聚类分析。

首先，我们需要导入所需的库和模块：

import numpy as np
from sklearn.cluster import AgglomerativeClustering
from sklearn.datasets import make_blobs
import matplotlib.pyplot as plt

接下来，我们可以生成一些随机数据用于聚类分析。这里我们使用make_blobs函数生成具有3个聚类中心的随机数据：

X, y = make_blobs(n_samples=50, centers=3, random_state=0, cluster_std=0.6)

然后，我们可以使用AgglomerativeClustering类来进行层次聚类分析。这里我们指定了聚类的数量为3，并使用ward链接作为聚类的准则：

clustering = AgglomerativeClustering(n_clusters=3, linkage='ward')
clustering.fit(X)

最后，我们可以使用matplotlib库来可视化聚类结果：

plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=clustering.labels_, cmap='rainbow')
plt.show()

这样，我们就完成了层次聚类分析的例子。希望对您有所帮助！