凝聚聚类伪代码
时间: 2023-07-09 10:09:47 浏览: 44
以下是凝聚聚类的伪代码:
```
Input:
- data: 数据集
- n_clusters: 聚类数目
Output:
- clusters: 聚类结果
1. 将每个数据点看作一个簇
for i in range(len(data)):
clusters[i] = [i]
2. 计算任意两个簇之间的距离或相似度
for i in range(len(data)):
for j in range(i+1, len(data)):
distance = calculate_distance(clusters[i], clusters[j])
distances[(i, j)] = distance
3. 合并距离最近的两个簇,直到只有 n_clusters 个簇为止
while len(clusters) > n_clusters:
# 找到距离最近的两个簇
(i, j) = min(distances, key=distances.get)
# 合并簇 i 和 簇 j
new_cluster = clusters[i] + clusters[j]
clusters.append(new_cluster)
# 删除原先的簇 i 和簇 j
del clusters[i]
if j > i:
del clusters[j-1]
else:
del clusters[j]
# 更新距离矩阵
for k in range(len(clusters)):
if k != i and k != j:
distance = calculate_distance(clusters[i], clusters[k])
distances[(i, k)] = distance
distances[(k, i)] = distance
distance = calculate_distance(clusters[j], clusters[k])
distances[(j, k)] = distance
distances[(k, j)] = distance
4. 返回聚类结果
return clusters
```
其中,`calculate_distance()` 函数用于计算两个簇之间的距离或相似度,可以根据具体的问题选择不同的计算方法。