python 凝聚层次聚类
时间: 2023-06-30 18:27:31 浏览: 46
凝聚层次聚类是一种自下而上的聚类算法,它将每个样本都视为一个单独的聚类,然后逐步合并相似的聚类,直到满足某个停止条件为止,最终得到一个完整的聚类树。
在Python中,可以使用scikit-learn库中的AgglomerativeClustering类来实现凝聚层次聚类。这个类提供了多种合并策略和距离度量方法,可以通过设置参数来进行选择。例如,可以使用“ward”策略进行合并,该策略最小化合并前和合并后的群集的平方误差总和,或者使用“complete”策略进行合并,该策略最小化群集中最远两个样本之间的距离。
下面是一个使用AgglomerativeClustering类进行凝聚层次聚类的示例代码:
```python
from sklearn.cluster import AgglomerativeClustering
from sklearn.datasets import make_blobs
# 生成一些随机数据
X, y = make_blobs(n_samples=100, centers=3, random_state=42)
# 创建聚类器对象
clustering = AgglomerativeClustering(n_clusters=3)
# 拟合数据并进行聚类
clustering.fit(X)
# 输出聚类结果
print(clustering.labels_)
```
在这个示例中,我们首先使用make_blobs函数生成一些随机数据,然后创建一个AgglomerativeClustering对象,并将其拟合到数据上。最后,我们输出了聚类结果。