python怎样实现最短距离法的聚类分析

最短距离法（Single Linkage）是一种基于距离的聚类分析方法，它将样本按照距离逐步聚合成簇。Python中可以使用scikit-learn库来实现最短距离法的聚类分析。

以下是一个最短距离法的聚类分析示例代码：

from sklearn.cluster import AgglomerativeClustering
import numpy as np

# 创建样本数据
X = np.array([[1, 2], [1, 4], [2, 2], [2, 3], [4, 1], [4, 3], [5, 2], [5, 4]])

# 创建AgglomerativeClustering聚类器对象
cluster = AgglomerativeClustering(n_clusters=2, linkage='single')

# 训练模型
cluster.fit(X)

# 打印聚类结果
print("样本所属的簇：", cluster.labels_)

在上面的示例代码中，首先创建了一个包含8个样本数据的二维数组X。然后使用AgglomerativeClustering类创建了一个聚类器对象cluster，并指定了参数n_clusters=2表示聚成2个簇，linkage='single'表示使用最短距离法进行聚类。接着，使用fit()方法训练模型，最后打印出每个样本所属的簇。

需要注意的是，聚类的结果是随机的，不同的运行结果可能会有所不同。

相关问题

最短距离法聚类分析 python spyder

最短距离法聚类分析，也称为单链接聚类分析，是一种基于距离的聚类方法。在 Python 中，可以使用 SciPy 库中的 hierarchy 模块进行最短距离法聚类分析。

以下是一个简单的示例代码：

import numpy as np
from scipy.cluster import hierarchy
import matplotlib.pyplot as plt

# 随机生成 10 个点的坐标
x = np.random.rand(10, 2)

# 使用最短距离法进行聚类分析
Z = hierarchy.linkage(x, method='single')

# 绘制聚类树状图
plt.figure()
dn = hierarchy.dendrogram(Z)
plt.show()

在这个示例中，我们首先随机生成了 10 个点的二维坐标，然后使用 `linkage` 函数计算它们之间的距离，并使用 `dendrogram` 函数绘制出聚类树状图。

聚类树状图显示了每个数据点的 ID，以及它们如何被归类到不同的簇中。在这个例子中，我们只使用了最短距离法进行聚类分析，但是 hierarchy 模块还支持其他聚类方法，如最长距离法、平均距离法等。

Python 最短距离法聚类实现代码

以下是Python最短距离法聚类的实现代码：

import numpy as np

def euclidean_distance(x1, x2):
    return np.sqrt(np.sum((x1 - x2) ** 2))

class MyAgglomerativeClustering:
    def __init__(self, n_clusters=2):
        self.n_clusters = n_clusters
        self.labels = None

    def fit(self, X):
        n_samples, n_features = X.shape
        self.labels = np.zeros(n_samples, dtype=np.int)

        # Initialize each point to its own cluster
        clusters = [[i] for i in range(n_samples)]

        # Keep merging clusters until we have the desired number
        # of clusters
        while len(clusters) > self.n_clusters:
            # Find the closest pair of clusters
            min_distance = np.inf
            for i in range(len(clusters)):
                for j in range(i + 1, len(clusters)):
                    for index_i in clusters[i]:
                        for index_j in clusters[j]:
                            distance = euclidean_distance(X[index_i], X[index_j])
                            if distance < min_distance:
                                min_distance = distance
                                merge_i = i
                                merge_j = j
            # Merge the closest pair of clusters
            clusters[merge_i] += clusters[merge_j]
            del clusters[merge_j]

        # Assign labels
        for i, cluster in enumerate(clusters):
            for index in cluster:
                self.labels[index] = i
        return self.labels

这里我们定义了一个名为MyAgglomerativeClustering的类，其中fit()方法实现了最短距离法聚类。该算法的基本思想是：开始时将每个点看作一个独立的簇，然后不断地合并距离最近的两个簇，直到达到预定的簇的数目。

该实现使用了欧氏距离作为相似度度量。可通过调整n_clusters参数来设置需要得到的簇的数目。