自定义分裂函数实现鸢尾花数据集聚类并且可视化
时间: 2023-08-10 07:02:21 浏览: 53
自定义分裂函数实现鸢尾花数据集聚类并可视化的具体实现步骤如下:
1. 读取鸢尾花数据集,并进行数据预处理,如归一化等。
2. 初始化聚类簇,将每个样本点看作一个初始聚类簇。
3. 自定义分裂函数,将聚类簇分裂成两个子簇。
4. 计算聚类簇之间的距离,可以使用欧氏距离、曼哈顿距离或闵可夫斯基距离等。
5. 寻找距离最近的两个聚类簇,将其合并成一个新的聚类簇,并更新聚类簇之间的距离。
6. 重复步骤3~5,直到所有样本点都被聚类成一个簇。
7. 根据聚类结果对鸢尾花数据集进行分类。
8. 将聚类结果可视化展示出来,可以使用散点图或者热力图等方式。
Python代码示例:
```python
from sklearn.datasets import load_iris
from scipy.spatial.distance import pdist
from scipy.cluster.hierarchy import dendrogram, linkage, fcluster
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 读取鸢尾花数据集
iris = load_iris()
X = iris.data
# 使用欧氏距离计算样本间距离
dist_matrix = pdist(X, metric='euclidean')
# 自定义分裂函数
def split_cluster(cluster):
if len(cluster) == 1: # 若聚类簇只有一个样本,则不分裂
return None, None
else:
# 将聚类簇按照花瓣长度的中位数分裂成两个子簇
median = np.median(cluster[:, 2])
index1 = np.where(cluster[:, 2] <= median)[0]
index2 = np.where(cluster[:, 2] > median)[0]
return index1, index2
# 使用自定义分裂函数进行层次聚类
Z = linkage(X, method=split_cluster)
# 根据聚类结果进行分类
k = 3 # 聚成3类
labels = fcluster(Z, k, criterion="maxclust")
# 可视化聚类结果
plt.scatter(X[:, 2], X[:, 3], c=labels)
plt.xlabel('Petal length')
plt.ylabel('Petal width')
plt.show()
```
上述代码中,我们使用了Scipy库中的linkage函数进行层次聚类,并自定义了一个分裂函数split_cluster,将聚类簇按照花瓣长度的中位数分裂成两个子簇,然后根据聚类结果对鸢尾花数据集进行分类,并使用plt.scatter函数将聚类结果可视化展示出来。