python实现对鸢尾花数据集的层次聚类

Python实现对鸢尾花数据集的层次聚类可以使用scikit-learn库中的AgglomerativeClustering模块。AgglomerativeClustering模块使用自下而上的聚合策略，即每个样本点都被视为一个单独的簇，然后逐渐合并相邻的簇，直到满足特定的停止准则为止。

下面是一个简单的代码示例：

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.cluster import AgglomerativeClustering
import numpy as np

iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

# 构建层次聚类模型
model = AgglomerativeClustering(n_clusters=3)

# 对数据进行拟合
model.fit(X)

# 输出预测结果
y_pred = model.labels_
print(y_pred)

# 输出相关性矩阵
corr_matrix = np.round(np.corrcoef(X.T), 2)
print(corr_matrix)

在这个例子中，我们首先导入鸢尾花数据集，并将其分为数据和标签。然后，我们使用AgglomerativeClustering模块来构建层次聚类模型，并使用n_clusters参数指定簇的数量。接下来，我们对数据进行拟合，并输出预测结果。最后，我们输出相关性矩阵，以便更好地理解聚类结果。

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python决策树对鸢尾花数据集进行聚类，并且使用到k-means算法

抱歉，决策树是一种分类算法，而不是聚类算法。如果您希望使用K-means算法对鸢尾花数据集进行聚类，可以参考以下代码：

首先，我们需要导入必要的库，包括sklearn和matplotlib。具体代码如下所示：

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.cluster import KMeans
import matplotlib.pyplot as plt

接下来，我们加载鸢尾花数据集并进行聚类。代码如下所示：

# 加载鸢尾花数据集
iris = load_iris()

# 使用K-means算法进行聚类
kmeans = KMeans(n_clusters=3, random_state=42)
kmeans.fit(iris.data)

然后，我们可以绘制出聚类结果的可视化图形。代码如下所示：

# 绘制聚类结果
plt.scatter(iris.data[:, 0], iris.data[:, 1], c=kmeans.labels_)
plt.xlabel('Sepal length')
plt.ylabel('Sepal width')
plt.show()

以上就是使用Python进行K-means聚类鸢尾花数据集的全部过程。

使用凝聚聚类对鸢尾花数据集进行聚类

以下是使用凝聚聚类对鸢尾花数据集进行聚类的Python代码：

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

# 加载鸢尾花数据集
iris = load_iris()
X = iris.data

# 使用凝聚聚类进行聚类
clustering = AgglomerativeClustering(linkage='ward', n_clusters=3)
clustering.fit(X)

# 绘制聚类结果
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=clustering.labels_)
plt.xlabel('Sepal length')
plt.ylabel('Sepal width')
plt.show()

上述代码中，首先使用`load_iris()`函数加载鸢尾花数据集，然后将数据集中的样本特征保存在`X`中。接着，使用`AgglomerativeClustering`类创建一个凝聚聚类对象，其中`linkage='ward'`表示使用Ward方差最小化算法进行聚类，`n_clusters=3`表示将数据集聚为3类。然后，使用`fit()`方法对数据进行聚类，并将聚类结果保存在`labels_`属性中。最后，使用Matplotlib库绘制聚类结果，其中`c=clustering.labels_`表示使用聚类结果对样本进行着色。