用python分层聚类手写代码
时间: 2023-11-19 11:13:14 浏览: 37
以下是 Python 的分层聚类手写代码:
```python
import numpy as np
from scipy.cluster.hierarchy import dendrogram, linkage
from matplotlib import pyplot as plt
# 数据集
X = np.array([[1,2], [1,4], [1,0], [4,2], [4,4], [4,0]])
# 分层聚类
Z = linkage(X, 'ward')
# 绘制树状图
plt.figure(figsize=(10, 7))
plt.title("Hierarchical Clustering Dendrogram")
dendrogram(Z)
plt.show()
```
这里的 `X` 是输入数据集,`Z` 是分层聚类的结果。使用 `linkage` 函数进行分层聚类,参数 `ward` 表示使用 Ward 方法进行聚类。最后使用 `dendrogram` 函数进行树状图的绘制。
相关问题
python分层聚类使用什么包
Python中可以使用`scipy`包中的`hierarchy`模块实现分层聚类。具体而言,可以使用`scipy.cluster.hierarchy.linkage`函数计算聚类距离矩阵,然后使用`scipy.cluster.hierarchy.fcluster`函数进行层次聚类。例如,以下是使用`scipy`进行分层聚类的示例代码:
```python
from scipy.cluster.hierarchy import linkage, fcluster
import numpy as np
# 生成随机数据
X = np.random.randn(10, 2)
# 计算聚类距离矩阵
Z = linkage(X, method='ward', metric='euclidean')
# 进行层次聚类
labels = fcluster(Z, t=2, criterion='distance')
print(labels)
```
在上述示例中,我们使用`numpy`生成了一个10行2列的随机数据矩阵`X`,然后使用`linkage`函数计算了聚类距离矩阵`Z`,其中`method='ward'`表示使用Ward方法进行聚类,`metric='euclidean'`表示使用欧几里得距离度量数据相似度。最后,使用`fcluster`函数进行层次聚类,并指定`criterion='distance'`表示使用距离阈值进行聚类,`t=2`表示聚类阈值为2。聚类结果存储在`labels`中。
python kmeans聚类算法代码
Python kmeans聚类算法代码如下:
```python
import numpy as np
from sklearn.cluster import KMeans
#生成随机数据,因为是演示示例,故意生成两组数据
x1 = np.random.uniform(0,1,(100,2))
x2 = np.random.uniform(2,3,(100,2))
X = np.vstack((x1,x2))
# 实例化KMeans对象,并且设置聚类数为2
kmeans = KMeans(n_clusters=2)
# 拟合聚类模型
kmeans.fit(X)
# 输出聚类后的标签
print(kmeans.labels_)
# 输出聚类后的中心点
print(kmeans.cluster_centers_)
```
以上代码通过导入numpy库生成随机数据,并将两组数据合并为一个二维矩阵X,然后使用sklearn.cluster库中的KMeans类进行聚类模型的实例化,聚类数设置为2。接着,调用fit()方法拟合模型,获取聚类后的标签和中心点,最后输出聚类后的标签和中心点。
以上便是Python kmeans聚类算法代码的实现方法,通过以上代码可以很方便地进行kmeans聚类算法的实现,用于数据分析和机器学习等相关领域。