python数组聚类可视化算法

在Python中，聚类可视化可以使用很多不同的库和算法实现。以下是一个使用Scikit-Learn和Matplotlib库的示例：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.cluster import KMeans, AgglomerativeClustering
from sklearn.datasets import make_blobs

# 生成随机数据
X, y = make_blobs(n_samples=300, centers=4, cluster_std=0.60, random_state=0)

# KMeans聚类并可视化
kmeans = KMeans(n_clusters=4)
y_kmeans = kmeans.fit_predict(X)
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y_kmeans, cmap='viridis')
plt.title('KMeans Clustering')
plt.show()

# 层次聚类并可视化
agg = AgglomerativeClustering(n_clusters=4)
y_agg = agg.fit_predict(X)
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y_agg, cmap='viridis')
plt.title('Agglomerative Clustering')
plt.show()

这段代码生成了一个包含300个样本数据的数据集，并使用KMeans和层次聚类算法对数据进行聚类。最后，使用Matplotlib库将样本点可视化成散点图。可以看到，聚类结果在可视化上非常直观。

除了这种简单的聚类可视化方式之外，还有一些其他的高级算法和库可以用于更复杂的数据集。例如，t-SNE、PCA等降维算法可以将高维数据转换为二维或三维平面，从而更容易地进行可视化。 Seaborn库也提供了一些更复杂的可视化工具，例如热图、聚类图等。