使用python 使用haar小波基函数 对二维数据集进行小波聚类 代码

以下是使用Python实现二维数据集的小波聚类的示例代码：

import numpy as np
import pywt

# 定义小波聚类函数
def wavelet_cluster(data, level, threshold):
    # 对数据进行二维小波变换
    coeffs2 = pywt.dwt2(data, 'haar')
    LL, (LH, HL, HH) = coeffs2
    # 对低频分量进行阈值处理
    LL[np.abs(LL) < threshold] = 0
    # 对高频分量进行指数运算以增强聚类效果
    HH = np.exp(np.abs(HH))
    # 对高频分量进行阈值处理
    HH[np.abs(HH) < threshold] = 0
    # 对处理后的小波系数进行反变换
    coeffs2_new = (LL, (LH, HL, HH))
    data_new = pywt.idwt2(coeffs2_new, 'haar')
    # 对反变换后的数据进行聚类
    kmeans = KMeans(n_clusters=2**level, random_state=0).fit(data_new.reshape(-1, 1))
    labels = kmeans.labels_.reshape(data_new.shape)
    return labels

# 测试代码
data = np.random.random((100, 100))
labels = wavelet_cluster(data, 4, 0.2)
print(labels)

以上代码中，我们首先导入了需要使用的Python库，包括numpy和pywt。然后，我们定义了一个名为wavelet_cluster()的小波聚类函数，该函数接受三个参数，包括数据集、小波分解的层数和阈值。在函数中，我们首先对数据进行了二维小波变换，并将低频分量进行了阈值处理。接着，我们对高频分量进行了指数运算以增强聚类效果，并将其进行了阈值处理。最后，我们对处理后的小波系数进行了反变换，并使用KMeans算法对反变换后的数据进行聚类。在测试代码中，我们生成了一个100\*100的随机数据集，并调用了wavelet_cluster()函数对其进行聚类。