分裂聚类DIANA实现对鸢尾花数据集的可视化聚类

好的，我们可以使用DIANA（Divisive Analysis Clustering）算法来实现对鸢尾花数据集的聚类，并可视化聚类结果。首先，我们需要导入必要的库和数据集：

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

iris = load_iris()
X = iris.data

然后，我们可以定义一个DIANA函数，该函数将输入数据集、聚类数和最大迭代次数，并返回一个包含每个样本所属聚类的标签的向量。

from scipy.spatial.distance import pdist, squareform

def diana(X, n_clusters, max_iter):
    # 初始化所有数据为同一个聚类
    labels = np.zeros(X.shape[0])
    # 对整个数据集进行聚类
    centroids = np.mean(X, axis=0)
    # 设置当前聚类数为1
    current_clusters = 1
    # 循环迭代，将数据集分裂为n_clusters个聚类
    while current_clusters < n_clusters:
        # 找到最大距离的聚类进行分裂
        max_dist = -1
        max_cluster_index = -1
        for i in range(current_clusters):
            cluster_data = X[labels==i]
            # 计算聚类内部点的距离矩阵
            dist_matrix = squareform(pdist(cluster_data))
            # 计算距离矩阵中的最大距离
            max_dist_in_cluster = np.max(dist_matrix)
            # 记录最大距离的聚类
            if max_dist_in_cluster > max_dist:
                max_dist = max_dist_in_cluster
                max_cluster_index = i
        # 对最大距离的聚类进行K-Means聚类
        cluster_data = X[labels==max_cluster_index]
        kmeans = KMeans(n_clusters=2, max_iter=max_iter)
        kmeans.fit(cluster_data)
        cluster_labels = kmeans.labels_
        # 更新标签
        labels[labels==max_cluster_index] = cluster_labels + current_clusters
        # 更新质心
        centroids[max_cluster_index] = np.mean(cluster_data[cluster_labels==0], axis=0)
        centroids = np.vstack([centroids, np.mean(cluster_data[cluster_labels==1], axis=0)])
        current_clusters += 1
    return labels

接下来，我们可以使用该函数对鸢尾花数据集进行聚类，并将结果可视化。

# 将数据集聚类为3个类别
labels = diana(X, 3, 100)

# 绘制聚类结果
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=labels)
plt.xlabel('Sepal Length')
plt.ylabel('Sepal Width')
plt.title('Iris Clustering with DIANA')
plt.show()

这将生成一个散点图，其中每个点的颜色表示其所属的聚类标签。


这就是使用DIANA算法实现对鸢尾花数据集的聚类并可视化的过程。希望这可以帮助你解决问题。