DIANA自顶向下分裂聚类鸢尾花数据集

DIANA（Divisive Analysis）是一种自顶向下的层次聚类算法，它与 Agglomerative Clustering（自底向上的层次聚类算法）相反，从整体开始，逐步将数据集分成更小的簇，直到每个簇只包含一个数据点。

下面是使用DIANA算法实现鸢尾花数据集聚类的示例代码：

from sklearn.datasets import load_iris
from scipy.spatial.distance import pdist
from scipy.cluster.hierarchy import dendrogram, fcluster, leaders, single

iris = load_iris()
X = iris.data

# 计算距离矩阵
dist_matrix = pdist(X)

# 进行聚类
Z = single(dist_matrix)

# 绘制树状图
dendrogram(Z, labels=iris.target_names)

# 根据阈值进行簇划分
threshold = 1.5
labels = fcluster(Z, threshold, criterion='distance')

# 输出簇划分结果
print(leaders(Z, labels))

这段代码的执行流程如下：

1. 导入鸢尾花数据集并准备数据

from sklearn.datasets import load_iris
from scipy.spatial.distance import pdist
from scipy.cluster.hierarchy import dendrogram, fcluster, leaders, single

iris = load_iris()
X = iris.data

2. 计算距离矩阵

dist_matrix = pdist(X)

3. 使用DIANA算法进行聚类

Z = single(dist_matrix)

4. 绘制树状图

dendrogram(Z, labels=iris.target_names)

这一步是为了可视化聚类结果，可以根据树状图判断数据点之间的相似性和聚类情况。

5. 根据阈值进行簇划分

threshold = 1.5
labels = fcluster(Z, threshold, criterion='distance')

这一步是将数据点进行簇划分，根据阈值将数据点分配到不同的簇中，这里使用的是距离准则。

6. 输出簇划分结果

print(leaders(Z, labels))

这一步是输出簇划分结果，即每个簇的数据点的索引。

希望这个示例代码能够帮助您理解DIANA算法的工作原理。