diana算法对鸢尾花数据集聚类

Diana算法是一种基于距离的层次聚类算法，其思想是从每个样本点作为一个簇开始，每次将距离最近的两个簇合并，直到满足某种停止准则为止。

以下是使用Diana算法对鸢尾花数据集进行聚类的Python代码：

from sklearn.datasets import load_iris
from scipy.cluster.hierarchy import dendrogram, linkage
import matplotlib.pyplot as plt

iris = load_iris()
X = iris.data

# 使用Diana算法进行聚类
Z = linkage(X, method='ward')

# 绘制树状图
plt.figure(figsize=(10, 7))
dendrogram(Z)
plt.show()

在这个代码中，我们首先加载鸢尾花数据集，并将数据存储在X变量中。然后，我们使用scipy库中的linkage()函数对X进行聚类，并使用method参数指定使用Ward方差最小化算法作为距离度量方法。得到的聚类结果存储在Z变量中。

最后，我们使用dendrogram()函数绘制树状图，以可视化聚类结果。绘制结果如下所示：


图中的每个叶节点代表一个样本，每个内部节点代表一个簇。节点上的数字表示该节点所代表的样本数量。通过树状图，我们可以得到不同聚类数量下的聚类结果和结构信息。

相关问题

Diana对鸢尾花数据集聚类

好的，我们可以使用Python中的scikit-learn库来实现Diana算法对鸢尾花数据集进行聚类。以下是具体的实现步骤：

1. 导入必要的库和数据集

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.cluster import AgglomerativeClustering
import matplotlib.pyplot as plt

iris = load_iris()
X = iris.data

2. 使用Diana算法对数据集进行聚类

model = AgglomerativeClustering(n_clusters=3, linkage='ward')
model.fit(X)

这里我们指定聚类数为3，采用Ward方法进行聚类。可以根据具体情况进行调整。

3. 可视化聚类结果

plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=model.labels_)
plt.show()

这里我们只选取了数据集的前两个特征进行可视化，用不同颜色代表不同的聚类。可以看到，Diana算法成功将鸢尾花数据集分成了三类。

完整代码如下：

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.cluster import AgglomerativeClustering
import matplotlib.pyplot as plt

iris = load_iris()
X = iris.data

model = AgglomerativeClustering(n_clusters=3, linkage='ward')
model.fit(X)

plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=model.labels_)
plt.show()

运行代码后，就可以得到聚类结果的可视化图像了。

diana分裂聚类对鸢尾花数据集聚类

Diana分裂聚类是一种基于层次聚类的分裂聚类算法，其思想是从所有样本作为一个簇开始，每次将距离最远的样本分为两个簇，直到满足某种停止准则为止。

以下是使用Diana分裂聚类算法对鸢尾花数据集进行聚类的Python代码：

from sklearn.datasets import load_iris
import numpy as np

iris = load_iris()
X = iris.data

# 定义分裂聚类函数
def diana(X, Kmax):
    # 初始化聚类中心为所有样本的均值
    centers = np.mean(X, axis=0, keepdims=True)
    # 初始化聚类结果为所有样本所属的簇
    labels = np.zeros((X.shape[0], 1))
    # 对1到Kmax进行聚类
    for k in range(1, Kmax+1):
        # 找到距离最远的样本
        distances = np.sqrt(np.sum((X - centers)**2, axis=1))
        farthest_idx = np.argmax(distances)
        # 将距离最远的样本分为两个簇
        c1 = X[labels == labels[farthest_idx], :]
        c2 = X[labels != labels[farthest_idx], :]
        # 更新聚类中心
        centers[labels == labels[farthest_idx], :] = np.mean(c1, axis=0, keepdims=True)
        centers[labels != labels[farthest_idx], :] = np.mean(c2, axis=0, keepdims=True)
        # 更新聚类结果
        labels[labels == labels[farthest_idx]] = k
        labels[labels > labels[farthest_idx]] += 1
    return labels

# 调用分裂聚类函数
labels = diana(X, Kmax=3)

# 输出聚类结果
print(labels)

在这个代码中，我们首先加载鸢尾花数据集，并将数据存储在X变量中。然后，我们定义了一个diana()函数，该函数接受数据和最大聚类数Kmax作为输入，并返回聚类结果。该函数使用Diana分裂聚类算法对1到Kmax进行聚类，找到距离最远的样本，并将其分为两个簇，然后更新聚类中心和聚类结果。重复上述步骤直到得到Kmax个簇。

最后，我们调用diana()函数并将结果存储在变量labels中，然后输出聚类结果。该结果是一个长度为150的数组，其中每个元素表示对应样本所属的聚类编号。