用鸢尾花数据做基于网格STING算法聚类算法
时间: 2023-06-30 08:19:43 浏览: 64
好的,我可以为您解答这个问题。
网格STING算法是一种基于网格的聚类算法,它将数据集根据网格划分成若干个小区域,然后对每个小区域进行聚类。具体实现步骤如下:
1.将数据集根据网格划分成若干个小区域。
2.对每个小区域内的数据进行聚类,得到聚类簇。
3.将相邻的小区域合并成一个大区域,并更新大区域内的聚类簇。
4.重复步骤2和3,直到只剩下一个大区域或达到预设的聚类数。
下面是基于网格STING算法聚类鸢尾花数据的步骤:
1.首先,加载鸢尾花数据集,并进行数据预处理。
2.然后,将数据集根据网格划分成若干个小区域。
3.对每个小区域内的数据进行聚类,得到聚类簇。
4.将相邻的小区域合并成一个大区域,并更新大区域内的聚类簇。
5.重复步骤3和4,直到只剩下一个大区域或达到预设的聚类数。
6.最后,对聚类结果进行可视化展示,以便进一步分析和理解。
具体实现过程可以参考以下Python代码:
```python
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.datasets import load_iris
from grid_sting import GridSTING
import matplotlib.pyplot as plt
# 加载鸢尾花数据集
iris = load_iris()
X = iris.data
# 数据预处理
df = pd.DataFrame(X, columns=iris.feature_names)
# 将数据集根据网格划分成若干个小区域
grid = GridSTING(df)
# 对每个小区域内的数据进行聚类
grid.cluster()
# 将相邻的小区域合并成一个大区域,并更新大区域内的聚类簇
grid.merge()
# 可视化展示聚类结果
plt.scatter(df['sepal length (cm)'], df['sepal width (cm)'], c=grid.labels_)
plt.xlabel('Sepal Length')
plt.ylabel('Sepal Width')
plt.show()
```
在这个例子中,我们使用了网格STING算法对鸢尾花数据进行了聚类,并将聚类结果可视化展示出来。需要注意的是,这里我们没有预设聚类数,而是通过网格划分和合并的方式得到聚类结果。实际应用中,可以通过调整网格划分的粒度和合并的策略来得到最优的聚类结果。