python实现对鸢尾花数据集的层次聚类
时间: 2024-06-19 20:03:17 浏览: 12
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:
```python
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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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:
```python
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。
使用DBSCAN对鸢尾花数据集进行聚类
好的,使用DBSCAN对鸢尾花数据集进行聚类的代码如下:
```python
from sklearn.cluster import DBSCAN
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
# 加载数据集
iris = load_iris()
X = iris.data
# 数据标准化
X = StandardScaler().fit_transform(X)
# DBSCAN聚类
dbscan = DBSCAN(eps=0.5, min_samples=5)
dbscan.fit(X)
# 输出聚类结果
print(dbscan.labels_)
```
在这段代码中,我们首先使用`load_iris()`函数加载鸢尾花数据集,然后使用`StandardScaler()`函数对数据进行标准化处理,接着使用`DBSCAN()`函数进行聚类,其中`eps`参数表示邻域的半径,`min_samples`参数表示邻域中最少的样本数。最后,我们输出聚类结果。
需要注意的是,DBSCAN算法的聚类结果可能会出现噪声点(即标记为-1的点),这些点不属于任何一个簇。