sklearn.cluster.agglomerativeclustering

b'sklearn.cluster.agglomerativeclustering' 是 Scikit-learn 包中用于聚类分析的一种算法，即凝聚聚类算法。它将每个数据点视为单独的聚类，然后在不断合并相似的聚类，直到达到设定的停止条件，例如设定聚类数目或设定距离的阈值等。它适用于有大量数据点和不确定聚类数目的情况。

相关问题

sklearn.cluster.AgglomerativeClustering(）

sklearn.cluster.AgglomerativeClustering 是 scikit-learn 中的一个聚类算法模块，属于层次聚类（Hierarchical Clustering）的一种。它基于贪心策略，将样本一步步合并成更大的簇，形成一棵树状结构，通常称为 dendrogram。这个类提供了一种自底向上的聚合过程，可以根据用户选择的不同链接度量（如单连接、全连接、平均连接或 ward 聚合）来计算样本之间的相似性。

在使用 AgglomerativeClustering 时，你需要指定一些关键参数：
1. n_clusters: 预设的最终簇数，如果未指定，则会自动确定一个合适的值。
2. affinity: 表示相似性的度量方式，比如 'euclidean'（欧式距离）、'cosine'（余弦相似度）等。
3. linkage: 决定如何合并簇的方式，例如 'ward', 'complete', 'average' 或 'single'。

实例用法可能会像这样：

from sklearn.cluster import AgglomerativeClustering

# 初始化模型并设置参数
agg_clustering = AgglomerativeClustering(n_clusters=5, affinity='euclidean', linkage='ward')

# 训练数据
X = ... # 你的特征数据
labels = agg_clustering.fit_predict(X)

sklearn.cluster.AgglomerativeClustering聚类二维点

AgglomerativeClustering是一种层次聚类算法，可以将数据集划分为不同的类别。在二维点聚类的应用中，可以使用AgglomerativeClustering将二维点聚类为不同的群集。

下面是一个使用AgglomerativeClustering聚类二维点的示例代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.cluster import AgglomerativeClustering

# 创建一些随机的二维点
np.random.seed(0)
n_samples = 150
X = np.random.randn(n_samples, 2)

# 使用AgglomerativeClustering进行聚类
agg_clustering = AgglomerativeClustering(n_clusters=3)
agg_clustering.fit(X)

# 绘制聚类结果
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=agg_clustering.labels_)
plt.show()

在上面的代码中，我们首先创建了一些随机的二维点，并将它们存储在一个形状为(n_samples, 2)的NumPy数组中。然后，我们使用AgglomerativeClustering算法将这些点聚类为3个不同的群集，并将结果存储在agg_clustering.labels_属性中。最后，我们使用Matplotlib库绘制了聚类结果。

下图显示了上述代码的输出结果：


可以看到，AgglomerativeClustering算法已将二维点聚类为3个不同的群集。每个群集用不同的颜色表示。