Sklearn 中的层次聚类

Sklearn中的层次聚类（Hierarchical Clustering）是一种无监督学习方法，它将数据集中的样本逐步合并为越来越大的类簇，直到所有的样本都被合并为一个类簇为止。Sklearn中实现了两种层次聚类的算法：凝聚层次聚类（Agglomerative Clustering）和分裂层次聚类（Divisive Clustering）。

在凝聚层次聚类中，开始时将每个样本都看做一个单独的类簇，然后通过计算类簇之间的距离（比如欧几里得距离或曼哈顿距离）来决定哪些类簇应该合并。这个过程重复进行，直到所有的样本都被合并为一个类簇为止。

在分裂层次聚类中，开始时将所有样本看做一个类簇，然后通过计算类簇内部样本之间的距离来决定哪些样本应该被分裂为不同的类簇。这个过程重复进行，直到所有的样本都被分裂为单独的类簇为止。

层次聚类的优点是它可以自动确定类簇的数量，并且可以生成层次化的类簇结构，方便后续的分析。但是它的计算复杂度较高，特别是当数据集较大时，计算时间会很长。

相关问题

sklearn中层次聚类参数有哪些

在sklearn中，层次聚类算法对应的是AgglomerativeClustering类，其主要参数包括：

1. n_clusters：簇数目或者距离阈值，用于确定聚类的终止条件。

2. linkage：连接方式，用于计算不同簇之间的距离。常见的有ward、complete、average等。

3. affinity：距离度量方法，用于计算不同样本之间的距离。常见的有euclidean、manhattan、cosine等。

4. memory：用于缓存距离矩阵，以避免重复计算。

5. connectivity：用于限制样本之间的连接，可以是一个稀疏矩阵或者一个数组。

6. compute_full_tree：是否计算完整的聚类树，如果为False，则只返回最终的聚类结果。

7. distance_threshold：距离阈值，当n_clusters为None时，用于确定聚类的终止条件。

以上是AgglomerativeClustering类的常用参数。在实际应用中，还可以根据具体问题需要设置其他参数，如预处理方法、噪声过滤等。

使用sklearn实现层次聚类算法对鸢尾花数据进行聚类

以下是使用sklearn实现层次聚类算法对鸢尾花数据进行聚类的Python代码：

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

# 加载鸢尾花数据
iris = load_iris()

# 构建层次聚类模型
model = AgglomerativeClustering(n_clusters=3)

# 训练模型并进行聚类
clusters = model.fit_predict(iris.data)

# 输出聚类结果
print(clusters)

在上述代码中，我们首先加载了鸢尾花数据，然后使用AgglomerativeClustering类构建了一个层次聚类模型，其中n_clusters参数指定了聚类数量为3。接下来，我们使用fit_predict方法对模型进行训练并进行聚类，最后输出聚类结果。

需要注意的是，由于鸢尾花数据集是带有标签的数据集，因此我们可以通过比较聚类结果和真实标签来评估聚类效果。具体评估方法可以使用sklearn中的评估指标函数，例如adjusted_rand_score、normalized_mutual_info_score等。