diana算法实现三分类的代码

下面是使用Python实现DIANA算法进行三分类的代码示例：

import numpy as np

def diana(data, k):
    """
    使用DIANA算法进行k类聚类
    :param data: 数据集，每行为一个数据样本
    :param k: 聚类数
    :return: 聚类结果，每个元素表示对应数据所属的簇编号
    """
    n = data.shape[0]
    clusters = np.zeros(n, dtype=np.int)  # 记录每个数据所属的簇编号
    centers = [np.mean(data, axis=0)]  # 初始簇心为整个数据集的均值
    while len(centers) < k:
        max_d = -1
        max_idx = -1
        for i in range(len(centers)):
            # 计算簇内任意两点之间的距离，选择距离最远的点作为新的簇心
            d = np.linalg.norm(data[clusters == i] - centers[i], axis=1).max()
            if d > max_d:
                max_d = d
                max_idx = i
        # 三分法将簇细分成三个子簇
        c1 = np.mean(data[clusters == max_idx][data[clusters == max_idx][:, 0] < centers[max_idx][0]], axis=0)
        c2 = np.mean(data[clusters == max_idx][np.abs(data[clusters == max_idx][:, 0] - centers[max_idx][0]) <= max_d/2], axis=0)
        c3 = np.mean(data[clusters == max_idx][data[clusters == max_idx][:, 0] > centers[max_idx][0]], axis=0)
        centers[max_idx] = c2
        centers.append(c1)
        centers.append(c3)
        for i in range(n):
            # 重新划分每个数据所属的簇
            distances = np.linalg.norm(data[i] - centers, axis=1)
            clusters[i] = np.argmin(distances)
    return clusters

这里使用了欧几里得距离计算两点之间的距离，并采用了简单的三分法将簇细分成三个子簇。对于更复杂的数据集，可能需要采用其它距离度量方法或分割策略来实现DIANA算法。