层次聚合聚类的具体步骤
时间: 2024-05-31 07:11:18 浏览: 15
层次聚合聚类(Hierarchical Agglomerative Clustering)是一种基于距离的聚类算法,其具体步骤如下:
1. 定义距离度量(Distance Metric):选择适当的距离度量方法,例如欧氏距离、曼哈顿距离等。
2. 初始化:将每个样本看作一簇,并将每个簇的质心设置为该样本的坐标。
3. 计算簇之间的距离:计算任意两个簇之间的距离,通常使用单链接(Single Linkage)、完全链接(Complete Linkage)或平均链接(Average Linkage)等方法。
4. 合并最近的簇:选择距离最近的两个簇进行合并,合并后得到一个新的簇。
5. 更新距离矩阵:重新计算新簇与其他簇之间的距离,通常使用单链接或平均链接等方法。
6. 重复步骤4和5,直到所有样本都被聚类到一个簇中或达到预设的聚类簇数。
7. 生成聚类树(Dendrogram):将聚类过程可视化为一棵二叉树,其中每个叶子节点表示一个样本,非叶子节点表示一个簇。
8. 划分聚类簇:根据聚类树进行聚类簇的划分,通常选择树上某一层作为聚类簇的划分点。
相关问题
聚合层次聚类算法原理
聚合层次聚类算法是一种将数据点逐步合并成簇的无监督学习算法。其基本思想是将每个数据点看作一个簇,然后逐步合并这些簇,直到所有数据点都在同一个簇中或者满足某个终止条件。聚合层次聚类算法有两种策略:凝聚型和分裂型。凝聚型层次聚类的策略是先将每个对象作为一个簇,然后合并这些原子簇为越来越大的簇,直到所有对象都在一个簇中,或者某个终结条件被满足。分裂型层次聚类的策略是先将所有对象看作一个簇,然后逐步将这个簇分裂成越来越小的簇,直到每个簇只包含一个对象,或者某个终结条件被满足。
以下是凝聚型层次聚类算法的流程:
1. 将每个数据点看作一个簇。
2. 计算两个簇之间的距离,可以使用欧氏距离、曼哈顿距离、余弦相似度等。
3. 合并距离最近的两个簇。
4. 重新计算新簇与其他簇之间的距离。
5. 重复步骤3和4,直到所有数据点都在同一个簇中或者满足某个终止条件。
以下是一个简单的Python实现:
```python
import numpy as np
def agglomerative_clustering(X, n_clusters):
# 初始化每个数据点为一个簇
clusters = [[i] for i in range(X.shape[0])]
# 计算距离矩阵
dist_matrix = np.zeros((X.shape[0], X.shape[0]))
for i in range(X.shape[0]):
for j in range(i+1, X.shape[0]):
dist_matrix[i][j] = np.linalg.norm(X[i]-X[j])
dist_matrix[j][i] = dist_matrix[i][j]
# 合并簇
while len(clusters) > n_clusters:
min_dist = np.inf
merge_i, merge_j = 0, 0
for i in range(len(clusters)):
for j in range(i+1, len(clusters)):
dist = 0
for m in clusters[i]:
for n in clusters[j]:
dist += dist_matrix[m][n]
dist /= len(clusters[i]) * len(clusters[j])
if dist < min_dist:
min_dist = dist
merge_i, merge_j = i, j
clusters[merge_i] += clusters[merge_j]
del clusters[merge_j]
# 更新距离矩阵
for i in range(len(clusters)-1):
if i == merge_i:
continue
dist = 0
for m in clusters[i]:
for n in clusters[merge_i]:
dist += dist_matrix[m][n]
dist /= len(clusters[i]) * len(clusters[merge_i])
dist_matrix[i][merge_i] = dist
dist_matrix[merge_i][i] = dist
return clusters
```
python层次聚类
Python中的层次聚类算法可以通过使用scikit-learn库中的AgglomerativeClustering类来实现。层次聚类是一种常用的聚类方法,它将样本分为树状的结构。该方法的基本思路是,首先将每个样本作为一个单独的类别,然后根据某种规则将这些类别逐步合并,直到最终只剩下一个类别或者某个类别中的样本只有一个点。层次聚类可以分为自底向上的聚合层次聚类和自顶向下的分裂层次聚类两种方式。
要在Python中实现层次聚类,可以按照以下步骤进行操作:
1. 导入所需的库和模块:
```python
from sklearn.cluster import AgglomerativeClustering
```
2. 准备待聚类的数据:
```python
X = [[1, 2], [1, 4], [1, 0], [4, 2], [4, 4], [4, 0]]
```
3. 创建层次聚类模型并进行聚类:
```python
clustering = AgglomerativeClustering(n_clusters=2)
clustering.fit(X)
```
4. 获取聚类结果:
```python
labels = clustering.labels_
```
通过上述步骤,你就可以在Python中使用层次聚类算法进行聚类了。需要注意的是,你可以根据自己的需求调整参数,比如设置聚类簇的数量(n_clusters)。
引用是关于层次聚类算法的Python实现的一个参考链接,你可以查看该链接了解更多关于层次聚类的实现细节。引用也提供了一个Python实现简单层次聚类算法的参考示例,你也可以参考它来更好地理解层次聚类的实现过程。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [Python学习3-层次聚类](https://blog.csdn.net/qq_25577151/article/details/121800621)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [Python实现简单层次聚类算法以及可视化](https://download.csdn.net/download/weixin_38569203/12863919)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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