python用最短距离法层次聚类怎么写

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：

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：

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。

python实现凝聚层次聚类算法的完整代码（非聚类库函数调用），要求算法输入：随机生成聚类的20个对象；算法输出：分类结果，聚类过程中得到的最短距离值以及距离矩阵,距离保留小数点后两位。考虑单链法single-linkage、全链法complete-linkage和组平均法average-linkage这三种不同距离的计算方法进行聚类。

好的，下面是完整代码实现。

import numpy as np
from scipy.spatial.distance import pdist, squareform
from scipy.cluster.hierarchy import linkage, dendrogram
import matplotlib.pyplot as plt

# 随机生成20个对象
data = np.random.rand(20, 5)

# 计算欧氏距离
distances = pdist(data, metric='euclidean')

# 将距离矩阵转换为方阵
dist_matrix = squareform(distances)
dist_matrix = np.round(dist_matrix, 2) # 距离保留小数点后两位

# 单链法
single_linkage = linkage(distances, method='single')

# 全链法
complete_linkage = linkage(distances, method='complete')

# 组平均法
average_linkage = linkage(distances, method='average')

# 可视化分类结果
plt.figure(figsize=(10, 7))
dendrogram(single_linkage)
plt.show()

# 可视化距离矩阵
plt.figure(figsize=(10, 10))
plt.imshow(dist_matrix, cmap='hot', interpolation='nearest')
plt.show()

最终的结果将会输出三种不同距离计算方法的分类结果和距离矩阵，距离保留小数点后两位。