dn2 = dendrogram(cluster, truncate_mode='lastp', p=12, leaf_rotation=90., leaf_font_size=12., show_contracted=True)
时间: 2024-04-17 09:24:03 浏览: 11
这段代码用于绘制层次聚类的树状图(dendrogram)。`dendrogram`函数接受一个聚类结果的连接矩阵作为输入,并根据簇的相似度将其可视化为树状图。
在这个代码中,`cluster`是一个聚类结果的连接矩阵。`truncate_mode='lastp'`表示截断模式为最后p个合并簇。`p=12`表示只显示最后的12个合并簇。`leaf_rotation=90.`和`leaf_font_size=12.`分别设置叶节点的旋转角度和字体大小。`show_contracted=True`表示展示被压缩的合并簇。
最后,`dn2`是一个返回的字典对象,包含有关绘制的树状图的信息,如标签、颜色等。
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X = data[data.columns[1:]] print(X.describe()) std = preprocessing.StandardScaler() X_std = std.fit_transform(X) db = DBSCAN(eps=0.1, min_samples=5, metric='precomputed') db.fit_predict(X_std) # 绘制簇树状图 dbscan_model = DBSCAN(eps=0.1, min_samples=5) dbscan_model.fit(X_std) core_samples_mask = np.zeros_like(db.labels_, dtype=bool) core_samples_mask[dbscan_model.core_sample_indices_] = True labels = dbscan_model.labels_ n_clusters_ = len(set(labels)) - (1 if -1 in labels else 0) n_noise_ = list(labels).count(-1) plt.figure(figsize=(10, 7)) G = hierarchy.dendrogram( hierarchy.linkage(X_std.toarray(), method='ward'), truncate_mode='level', p=n_clusters_, show_contracted=True ) plt.xlabel('Density threshold') plt.ylabel('Number of clusters') plt.show()
好的,以下是我为您提供的改进版本:
1. 变量名尽量使用具有描述性的名称,方便自己和他人理解代码含义。
2. 尽量避免单行代码过长,可将其拆分成多行。
3. 将代码分成若干个函数,提高代码的可读性和可维护性。
4. 为了增加代码的可移植性,可以添加注释来解释代码的作用。
5. 如果可能,可以使用面向对象的编程风格,这样可以更好地封装功能和数据,方便代码重用。
改进后的代码如下:
```python
from sklearn.cluster import DBSCAN
from sklearn import preprocessing
from scipy.cluster import hierarchy
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
def load_data(filename):
"""从文件中加载数据"""
data = pd.read_csv(filename)
return data
def preprocess_data(X):
"""数据预处理"""
std = preprocessing.StandardScaler()
X_std = std.fit_transform(X)
return X_std
def dbscan_clustering(X_std, eps, min_samples):
"""使用DBSCAN算法进行聚类"""
dbscan_model = DBSCAN(eps=eps, min_samples=min_samples)
dbscan_model.fit(X_std)
return dbscan_model
def plot_cluster_dendrogram(X_std, n_clusters):
"""绘制聚类树状图"""
G = hierarchy.dendrogram(
hierarchy.linkage(X_std.toarray(), method='ward'),
truncate_mode='level',
p=n_clusters,
show_contracted=True
)
plt.xlabel('Density threshold')
plt.ylabel('Number of clusters')
plt.show()
if __name__ == '__main__':
# 加载数据
data = load_data('data.csv')
# 数据预处理
X = data[data.columns[1:]]
X_std = preprocess_data(X)
# DBSCAN聚类
dbscan_model = dbscan_clustering(X_std, eps=0.1, min_samples=5)
# 绘制聚类树状图
labels = dbscan_model.labels_
n_clusters_ = len(set(labels)) - (1 if -1 in labels else 0)
plot_cluster_dendrogram(X_std, n_clusters_)
```
当然,这只是一种改进的思路,具体的实现可能需要根据您的需求和实际情况进行调整。
帮我解释以下代码:from sklearn.cluster import AgglomerativeClustering from scipy.cluster.hierarchy import dendrogram from matplotlib import pyplot as plt import numpy as np X = [[i] for i in [2, 8, 0, 4, 1, 9, 9, 0]] def plot_dendrogram(model, **kwargs): counts = np.zeros(model.children_.shape[0]) n_samples = len(model.labels_) for i, merge in enumerate(model.children_): current_count = 0 for child_idx in merge: if child_idx < n_samples: current_count += 1 else: current_count += counts[child_idx - n_samples] counts[i] = current_count linkage_matrix = np.column_stack( [model.children_, model.distances_, counts] ).astype(float) dendrogram(linkage_matrix, **kwargs) model = AgglomerativeClustering(n_clusters=None, distance_threshold=0, linkage='average') model.fit(X) plot_dendrogram(model) plt.show()
这段代码演示了如何使用层次聚类算法对数据进行聚类,并使用树状图展示聚类结果。
具体来说,代码中首先导入了需要用到的库,包括了sklearn的AgglomerativeClustering,scipy的dendrogram和matplotlib的pyplot。然后定义了一个列表X,其中包含了8个数字。接下来定义了一个函数plot_dendrogram,用于绘制树状图。在函数中,首先计算了每个聚类簇的样本数,然后构造了一个连接矩阵,将每个聚类簇的父子关系、距离以及样本数放在一起。最后调用dendrogram函数,传入连接矩阵和其他参数,即可绘制树状图。
接着,通过使用AgglomerativeClustering算法,将X数据集进行聚类。其中n_clusters=None表示不指定聚类的个数,distance_threshold=0表示聚类时不考虑距离阈值,linkage='average'表示使用平均链接法进行聚类。
最后,调用plot_dendrogram函数,传入已经训练好的聚类模型,即可绘制树状图展示聚类结果。最后调用plt.show()将图像显示出来。