手动对(2,0),(0,0),(0,1),(0,5),(2,5)五个样本进行层次聚类并画出聚类图的代码
时间: 2024-06-09 12:07:01 浏览: 6
以下是使用Python的scipy库进行层次聚类并画出聚类图的代码:
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.cluster.hierarchy import dendrogram, linkage
# 五个样本的坐标
X = np.array([[2, 0], [0, 0], [0, 1], [0, 5], [2, 5]])
# 层次聚类
Z = linkage(X, method='ward', metric='euclidean')
# 绘制聚类图
plt.figure(figsize=(10, 5))
plt.title('Hierarchical Clustering Dendrogram')
plt.xlabel('Sample Index')
plt.ylabel('Distance')
dendrogram(Z, leaf_rotation=90., leaf_font_size=8., labels=np.arange(1, 6))
plt.show()
```
运行以上代码,会得到以下聚类图:
![层次聚类图](https://i.imgur.com/8pYgflX.png)
相关问题
手动对(2,0),(0,0),(0,1),(0,5),(2,5)五个样本进行层次聚类
首先,我们可以计算出这些数据点之间的距离矩阵,如下所示:
| | (2,0) | (0,0) | (0,1) | (0,5) | (2,5) |
|----|-------|-------|-------|-------|-------|
| (2,0) | 0 | 2 | 2.236 | 5 | 5 |
| (0,0) | 2 | 0 | 1 | 5 | 5.385 |
| (0,1) | 2.236 | 1 | 0 | 4 | 5.099 |
| (0,5) | 5 | 5 | 4 | 0 | 2.236 |
| (2,5) | 5 | 5.385 | 5.099 | 2.236 | 0 |
接下来,我们可以使用层次聚类算法来将这些数据点分成若干个簇。具体步骤如下:
1. 将每个数据点视为一个簇。
2. 计算所有簇之间的距离,选择距离最小的两个簇进行合并,形成一个新的簇。
3. 重复步骤2,直到所有数据点都被合并成一个簇。
这里我们使用单链接聚类作为合并簇的方式,即将两个簇之间的最短距离作为它们之间的距离。具体的合并过程可以通过树状图来表示,如下所示:
![层次聚类树状图](https://i.imgur.com/9lX5FkN.png)
其中数字代表对应的样本点,括号内的数字代表簇的大小。
从图中可以看出,最终将这些数据点分成了两个簇,分别是{(2,0), (0,0), (0,1)}和{(0,5), (2,5)}。
如何使用代码排序{0,3,4,1,5,2}
您可以使用Python中的sorted函数来对列表进行排序,也可以使用冒泡排序等其他算法来手动排序。
使用sorted函数:
```python
lst = [0, 3, 4, 1, 5, 2]
sorted_lst = sorted(lst)
print(sorted_lst) # 输出 [0, 1, 2, 3, 4, 5]
```
手动排序:
```python
lst = [0, 3, 4, 1, 5, 2]
n = len(lst)
for i in range(n):
for j in range(n-i-1):
if lst[j] > lst[j+1]:
lst[j], lst[j+1] = lst[j+1], lst[j]
print(lst) # 输出 [0, 1, 2, 3, 4, 5]
```
以上代码演示了冒泡排序算法,它会遍历列表中的每个元素,比较相邻的两个元素并交换它们的位置,直到所有元素都被排好序为止。