python ward聚类算法并可视化聚类结果
时间: 2023-07-08 11:51:12 浏览: 94
首先,你需要安装一些必要的包,包括 `scipy`、`numpy`、`matplotlib` 和 `seaborn` 。你可以使用以下命令进行安装:
```
pip install scipy numpy matplotlib seaborn
```
接下来,你需要准备一些数据来进行聚类。这里我们使用 `sklearn` 中自带的 iris 数据集作为例子。代码如下:
```python
from sklearn.datasets import load_iris
import pandas as pd
iris = load_iris()
df = pd.DataFrame(data=iris['data'], columns=iris['feature_names'])
```
然后,你需要使用 `scipy` 包中的 `ward` 函数进行聚类。代码如下:
```python
from scipy.cluster.hierarchy import ward, dendrogram
linkage_matrix = ward(df)
```
最后,你可以使用 `seaborn` 和 `matplotlib` 包进行可视化。代码如下:
```python
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
sns.set(style='white')
plt.figure(figsize=(20, 10))
dendrogram(linkage_matrix, leaf_font_size=10)
plt.show()
```
这样就可以得到聚类结果的可视化图像了。