python使用马氏距离结合FPCA降维将函数型数据进行聚类代码

时间: 2024-02-28 11:53:49 浏览: 36
这里给出一个使用马氏距离结合FPCA降维将函数型数据进行聚类的 Python 代码,需要使用到 `skfda` 和 `sklearn` 库: ```python from skfda import FDataGrid from skfda.ml.clustering import KMeans from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.pipeline import make_pipeline from sklearn.metrics.pairwise import pairwise_distances from scipy.spatial.distance import squareform from scipy.linalg import svd import numpy as np # 生成示例数据 data = np.random.rand(100, 10) # 将数据转化为 FDataGrid 对象 fd = FDataGrid(data) # 计算每个样本之间的马氏距离 S = np.cov(fd.data.T) # 计算协方差矩阵 S_inv = np.linalg.inv(S) # 计算协方差矩阵的逆矩阵 D = pairwise_distances(fd.data, metric=lambda x, y: np.sqrt(np.dot(np.dot((x-y).T, S_inv), x-y))) # 进行 FPCA 降维 n_components = 3 # 降维后的维度 U, s, Vt = svd(fd.data) X = np.dot(fd.data, Vt[:n_components, :].T) # 标准化数据 scaler = StandardScaler() X_scaled = scaler.fit_transform(X) # 使用 KMeans 聚类算法进行聚类 n_clusters = 4 # 聚类的簇数 kmeans = KMeans(n_clusters=n_clusters, metric='euclidean', init='random') pipeline = make_pipeline(scaler, kmeans) pipeline.fit(X) # 输出聚类结果 labels = pipeline.named_steps['kmeans'].labels_ print(labels) ``` 其中,`data` 表示原始的函数型数据,`fd` 表示将原始数据转化为 FDataGrid 对象,`D` 表示计算出的每个样本之间的马氏距离,`n_components` 表示降维后的维度,`X` 表示使用 FPCA 降维后的数据,`n_clusters` 表示聚类的簇数。最后输出的 `labels` 表示每个样本所属的聚类簇。

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