AgglomerativeClustering画层次聚类树状图

要画出 Agglomerative Clustering 的层次聚类树状图，需要使用 Python 中的 `scipy` 库。以下是一个简单的例子：

from scipy.cluster.hierarchy import dendrogram, linkage
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成一些随机数据
X = [[1, 2], [1, 4], [1, 0], [4, 2], [4, 4], [4, 0]]

# 计算链接矩阵
Z = linkage(X, 'ward')

# 画出层次聚类树状图
fig = plt.figure(figsize=(5, 3), dpi=150)
dn = dendrogram(Z)
plt.show()

在这个例子中，我们使用 `linkage` 函数计算链接矩阵，然后使用 `dendrogram` 函数画出层次聚类树状图。`ward` 表示使用 ward 方法进行聚类。你可以根据自己的需求选择其他的聚类方法。

相关问题

python 如何设置层次聚类树状图的类别数目

要设置层次聚类树状图的类别数目，需要使用聚类算法的参数来控制。常见的聚类算法包括k-means聚类、层次聚类等。

对于层次聚类，可以使用距离阈值的方法来控制类别数目。具体来说，可以设置一个距离阈值，将距离小于该阈值的样本合并为一个类别，直到类别数目满足要求为止。

在Python中，可以使用scikit-learn库中的AgglomerativeClustering类来进行层次聚类。该类的参数中有一个n_clusters参数，可以用来设置类别数目。具体代码如下：

from sklearn.cluster import AgglomerativeClustering

# 构造数据
X = [[1, 2], [1, 4], [1, 0],
     [4, 2], [4, 4], [4, 0]]
# 创建聚类模型
clustering = AgglomerativeClustering(n_clusters=2)
# 训练模型并预测结果
labels = clustering.fit_predict(X)
print(labels)

在上述代码中，n_clusters参数被设置为2，表示希望将数据分为2个类别。运行结果为[0 0 0 1 1 1]，表示第1、2、3个样本属于第0类，第4、5、6个样本属于第1类。

python聚类树状图

要绘制Python中的聚类树状图，您可以使用scikit-learn和matplotlib库来完成。下面是一个简单的示例代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.datasets import make_blobs
from sklearn.cluster import AgglomerativeClustering
from scipy.cluster.hierarchy import dendrogram

# 创建一个示例数据集
X, y = make_blobs(n_samples=100, centers=3, random_state=0)

# 使用层次聚类算法进行聚类
clustering = AgglomerativeClustering(n_clusters=None, distance_threshold=0)
clustering.fit(X)

# 绘制树状图
dendrogram(clustering.linkage_, labels=np.arange(len(X)))
plt.xlabel('样本索引')
plt.ylabel('距离')
plt.title('聚类树状图')
plt.show()

在上面的代码中，首先使用`make_blobs`函数创建了一个随机的示例数据集。然后，使用`AgglomerativeClustering`进行层次聚类，其中`n_clusters=None`表示不确定聚类数量。接下来，通过调用`dendrogram`函数并传入层次聚类结果的连接矩阵，绘制了树状图。最后，使用matplotlib库对图像进行标注和展示。

请注意，这只是一个简单的示例，您可以根据您的数据和需求进行相应的修改和调整。