python用最短距离法层次聚类怎么写
时间: 2023-08-03 07:12:00 浏览: 41
使用Python中的scipy库可以很容易地进行层次聚类,其中包括最短距离法(single linkage)。
下面是一个简单的示例代码:
```python
from scipy.cluster.hierarchy import linkage, dendrogram
import matplotlib.pyplot as plt
# 样本数据
X = [[2, 3], [2.5, 3], [1, 1], [4, 3], [3, 2], [3, 4]]
# 最短距离法层次聚类
Z = linkage(X, method='single')
# 绘制树状图
dendrogram(Z)
plt.show()
```
这里,我们首先定义了一个样本数据`X`,然后使用`linkage`函数进行最短距离法的层次聚类,并将结果存储在`Z`中。最后,我们使用`dendrogram`函数绘制层次聚类树状图。
你可以根据自己的数据进行调整和修改,例如修改`X`的值或者使用其他的距离度量方法(`metric`参数)。
相关问题
最短距离的层次聚类算法python实现
以下是Python实现的最短距离层次聚类算法:
```python
import numpy as np
def shortest_distance_cluster(data):
# 计算距离矩阵
distance_matrix = np.zeros((len(data), len(data)))
for i in range(len(data)):
for j in range(len(data)):
distance_matrix[i][j] = np.linalg.norm(data[i] - data[j])
# 初始化聚类
clusters = [[i] for i in range(len(data))]
# 逐步合并聚类
while len(clusters) > 1:
# 找到距离最近的两个聚类
min_distance = float('inf')
min_cluster_index = None
min_point_index = None
for i in range(len(clusters)):
for j in range(i+1, len(clusters)):
for k in range(len(clusters[i])):
for l in range(len(clusters[j])):
distance = distance_matrix[clusters[i][k]][clusters[j][l]]
if distance < min_distance:
min_distance = distance
min_cluster_index = [i, j]
min_point_index = [k, l]
# 合并聚类
clusters[min_cluster_index[0]] += clusters[min_cluster_index[1]]
del clusters[min_cluster_index[1]]
return clusters[0]
```
该算法输入一个数据集,输出一个聚类结果。其中,距离矩阵的计算使用欧几里得距离,聚类的合并使用最短距离。
基于欧氏距离,分别以最短距离、平均距离为簇间距离度量对wine数据集进行凝聚层次聚类,在簇数目为3的情况下比较层次聚类和k均值的NMI。
好的,针对你的问题,我来解答一下。
首先,对于wine数据集,我们可以使用欧氏距离来度量样本之间的距离。在凝聚层次聚类中,我们需要选择簇间距离度量方法。最常用的方法包括最短距离、最长距离、平均距离等。
以最短距离和平均距离为例,我们可以使用Python中的scipy库来实现凝聚层次聚类。具体步骤如下:
1. 加载数据集
我们可以使用sklearn库中的load_wine函数来加载wine数据集。
```python
from sklearn.datasets import load_wine
data = load_wine().data
```
2. 凝聚层次聚类
以最短距离为例,代码如下:
```python
from scipy.cluster.hierarchy import linkage, dendrogram
import matplotlib.pyplot as plt
# 计算距离矩阵
dist_matrix = linkage(data, method='single', metric='euclidean')
# 绘制树状图
plt.figure(figsize=(10, 8))
dendrogram(dist_matrix)
plt.show()
```
以平均距离为例,代码如下:
```python
# 计算距离矩阵
dist_matrix = linkage(data, method='average', metric='euclidean')
# 绘制树状图
plt.figure(figsize=(10, 8))
dendrogram(dist_matrix)
plt.show()
```
3. k均值聚类
我们可以使用sklearn库中的KMeans函数来实现k均值聚类。
```python
from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn.metrics import normalized_mutual_info_score
# 进行k均值聚类
kmeans = KMeans(n_clusters=3, random_state=0)
kmeans.fit(data)
labels = kmeans.labels_
# 计算NMI
nmi = normalized_mutual_info_score(labels_true, labels)
print('NMI:', nmi)
```
其中,labels_true表示真实的簇标签,可以从wine数据集中获取。
4. 比较聚类结果
我们可以计算凝聚层次聚类和k均值聚类的NMI,并进行比较。
```python
# 计算凝聚层次聚类的NMI
from sklearn.cluster import AgglomerativeClustering
agg = AgglomerativeClustering(n_clusters=3, linkage='average', affinity='euclidean')
agg_labels = agg.fit_predict(data)
agg_nmi = normalized_mutual_info_score(labels_true, agg_labels)
print('Agglomerative Clustering NMI:', agg_nmi)
# 比较聚类结果
print('KMeans NMI:', nmi)
print('Agglomerative Clustering NMI:', agg_nmi)
```
这样,我们就可以比较凝聚层次聚类和k均值聚类的NMI了。
需要注意的是,在实际应用中,我们需要根据具体的问题和数据集选择合适的聚类算法和参数。