DIANA分裂聚类对鸢尾花聚类并输出轮廓系数

好的，针对您的问题，我可以给出以下回答：

首先需要导入必要的库和数据集：

from sklearn.cluster import AgglomerativeClustering
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.metrics import silhouette_score

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

然后使用分裂聚类进行聚类操作：

model = AgglomerativeClustering(n_clusters=None, distance_threshold=0)
model.fit(X)

最后，我们可以使用轮廓系数来评估聚类效果：

score = silhouette_score(X, model.labels_)
print("轮廓系数：", score)

这里，我们通过 `silhouette_score` 来计算轮廓系数，需要传入数据集 `X` 和聚类结果 `model.labels_`。输出的结果即为鸢尾花数据集使用分裂聚类后的轮廓系数。

需要注意的是，这里的 `distance_threshold` 参数设置为 0，即表示使用分裂聚类。如果需要使用其他聚类算法，可以根据具体情况进行调整。

相关问题

diana分裂聚类对鸢尾花数据集聚类

Diana分裂聚类是一种基于层次聚类的分裂聚类算法，其思想是从所有样本作为一个簇开始，每次将距离最远的样本分为两个簇，直到满足某种停止准则为止。

以下是使用Diana分裂聚类算法对鸢尾花数据集进行聚类的Python代码：

from sklearn.datasets import load_iris
import numpy as np

iris = load_iris()
X = iris.data

# 定义分裂聚类函数
def diana(X, Kmax):
    # 初始化聚类中心为所有样本的均值
    centers = np.mean(X, axis=0, keepdims=True)
    # 初始化聚类结果为所有样本所属的簇
    labels = np.zeros((X.shape[0], 1))
    # 对1到Kmax进行聚类
    for k in range(1, Kmax+1):
        # 找到距离最远的样本
        distances = np.sqrt(np.sum((X - centers)**2, axis=1))
        farthest_idx = np.argmax(distances)
        # 将距离最远的样本分为两个簇
        c1 = X[labels == labels[farthest_idx], :]
        c2 = X[labels != labels[farthest_idx], :]
        # 更新聚类中心
        centers[labels == labels[farthest_idx], :] = np.mean(c1, axis=0, keepdims=True)
        centers[labels != labels[farthest_idx], :] = np.mean(c2, axis=0, keepdims=True)
        # 更新聚类结果
        labels[labels == labels[farthest_idx]] = k
        labels[labels > labels[farthest_idx]] += 1
    return labels

# 调用分裂聚类函数
labels = diana(X, Kmax=3)

# 输出聚类结果
print(labels)

在这个代码中，我们首先加载鸢尾花数据集，并将数据存储在X变量中。然后，我们定义了一个diana()函数，该函数接受数据和最大聚类数Kmax作为输入，并返回聚类结果。该函数使用Diana分裂聚类算法对1到Kmax进行聚类，找到距离最远的样本，并将其分为两个簇，然后更新聚类中心和聚类结果。重复上述步骤直到得到Kmax个簇。

最后，我们调用diana()函数并将结果存储在变量labels中，然后输出聚类结果。该结果是一个长度为150的数组，其中每个元素表示对应样本所属的聚类编号。

diana分裂聚类对鸢尾花数据集聚类可视化

以下是使用Diana分裂聚类算法对鸢尾花数据集进行聚类并可视化的Python代码：

from sklearn.datasets import load_iris
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

iris = load_iris()
X = iris.data

# 定义分裂聚类函数
def diana(X, Kmax):
    # 初始化聚类中心为所有样本的均值
    centers = np.mean(X, axis=0, keepdims=True)
    # 初始化聚类结果为所有样本所属的簇
    labels = np.zeros((X.shape[0], 1))
    # 对1到Kmax进行聚类
    for k in range(1, Kmax+1):
        # 找到距离最远的样本
        distances = np.sqrt(np.sum((X - centers)**2, axis=1))
        farthest_idx = np.argmax(distances)
        # 将距离最远的样本分为两个簇
        c1 = X[labels == labels[farthest_idx], :]
        c2 = X[labels != labels[farthest_idx], :]
        # 更新聚类中心
        centers[labels == labels[farthest_idx], :] = np.mean(c1, axis=0, keepdims=True)
        centers[labels != labels[farthest_idx], :] = np.mean(c2, axis=0, keepdims=True)
        # 更新聚类结果
        labels[labels == labels[farthest_idx]] = k
        labels[labels > labels[farthest_idx]] += 1
    return labels

# 调用分裂聚类函数
labels = diana(X, Kmax=3)

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

在这个代码中，我们首先加载鸢尾花数据集，并将数据存储在X变量中。然后，我们定义了一个diana()函数，该函数接受数据和最大聚类数Kmax作为输入，并返回聚类结果。该函数使用Diana分裂聚类算法对1到Kmax进行聚类，找到距离最远的样本，并将其分为两个簇，然后更新聚类中心和聚类结果。重复上述步骤直到得到Kmax个簇。

最后，我们调用diana()函数并将结果存储在变量labels中。然后，我们使用scatter()函数绘制每个样本点的散点图，并使用labels作为颜色映射，以可视化聚类结果。绘制结果如下所示：


图中的每个点代表一个样本，不同颜色的点代表不同的簇。通过可视化聚类结果，我们可以更直观地了解数据的聚类结构。