agnes算法调参python代码

以下是使用Python实现的Agnes算法的调参示例代码：

from sklearn.cluster import AgglomerativeClustering
from sklearn.datasets import make_blobs

# 生成一个随机数据集
X, y = make_blobs(n_samples=1000, centers=5, random_state=42)

# 创建一个AgglomerativeClustering对象
agg_clustering = AgglomerativeClustering()

# 调整n_clusters和linkage参数
agg_clustering.n_clusters = 5
agg_clustering.linkage = 'ward'

# 对数据进行聚类
agg_clusters = agg_clustering.fit_predict(X)

# 可以输出聚类的结果以及评价指标
print("Agg Clustering Labels: ", agg_clusters)

在上述代码中，我们使用`make_blobs`函数生成了一个随机数据集，并使用`AgglomerativeClustering`类创建了一个Agnes聚类对象。我们调整了`n_clusters`和`linkage`参数，并用`fit_predict`方法对数据进行聚类，最后输出了聚类标签。你可以根据自己的数据集和需求适当调整参数。