读取一个文件,.已知文件中的7个样品两两之间的距离矩阵分别按最短和最长距离法进行聚类,并画出谱系图。(python代码实现)
时间: 2024-05-15 19:19:08 浏览: 33
以下是Python代码实现:
```python
import numpy as np
from scipy.spatial.distance import pdist, squareform
from scipy.cluster.hierarchy import linkage, dendrogram
# 读取文件
samples = np.loadtxt("data.txt")
# 计算距离矩阵
distances = squareform(pdist(samples))
# 使用最短距离法进行聚类
short_linkage = linkage(distances, method="single")
# 使用最长距离法进行聚类
long_linkage = linkage(distances, method="complete")
# 绘制谱系图
dendrogram(short_linkage)
dendrogram(long_linkage)
# 显示绘制结果
plt.show()
```
相关问题
自己给定5个对象间的距离,用最短距离法聚类并画出树形图
好的,首先我们来给定5个对象间的距离矩阵:
| | A | B | C | D | E |
|---|---|---|---|---|---|
| A | 0 | 1 | 3 | 5 | 7 |
| B | 1 | 0 | 2 | 4 | 6 |
| C | 3 | 2 | 0 | 3 | 5 |
| D | 5 | 4 | 3 | 0 | 2 |
| E | 7 | 6 | 5 | 2 | 0 |
接下来,我们可以使用最短距离法(Single Linkage)来进行聚类:
1. 将每个点看作一个独立的簇
2. 计算两个簇之间的最短距离(即两个簇中距离最近的两个点之间的距离)
3. 将距离最短的两个簇合并为一个新的簇
4. 重复步骤2和3,直到只剩下一个簇
按照这个方法,我们可以得到以下聚类过程:
1. A和B合并,距离为1
2. C和D合并,距离为3
3. 新的AB和E合并,距离为6
4. 新的ABE和CD合并,距离为7
最终,我们得到一个只有一个簇的聚类结果。下面是这个聚类过程的树形图:
```
+---+
| |
A B
| |
+-+-+
|
E
|
|
+-+-+
| |
C D
| |
+---+
```
其中,每个节点表示一个簇,父节点表示将两个簇合并得到的新簇,距离表示合并前两个簇中距离最近的两个点之间的距离。
r语言已知距离矩阵,使用最短距离法进行谱系聚类,并画出谱系图
好的,我来回答你的问题。
首先,我们可以使用 `hclust` 函数对距离矩阵进行谱系聚类。 `hclust` 函数可以根据距离矩阵的信息进行聚类,并返回一个聚类树。最短距离法也称为单连接法,它是 `hclust` 函数的默认聚类算法。
下面是一个使用最短距离法进行谱系聚类的示例代码:
```R
# 假设距离矩阵为 dist_mat
hc <- hclust(as.dist(dist_mat), method = "single")
```
其中 `as.dist` 函数将距离矩阵转换为距离对象,`method` 参数指定了聚类算法,这里使用了最短距离法。
接下来,我们可以使用 `plot` 函数画出谱系图。谱系图可以帮助我们可视化聚类树的结构,更好地理解聚类结果。
```R
plot(hc)
```
这将绘制出一个谱系图,其中每个叶子节点代表一个观测值,较低的节点表示较紧密的聚类,而较高的节点表示较松散的聚类。
希望这个回答能够帮助到你!
相关推荐
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)