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。