DIANA聚类实现对鸢尾花数据集聚类
时间: 2023-08-09 19:10:38 浏览: 62
DIANA(Divisive Analysis Clustering)是一种自顶向下的聚类算法,它将所有数据点看作一个整体,然后逐渐将其分为更小的子集,直到每个子集只包含一个数据点为止。下面是对鸢尾花数据集进行 DIANA 聚类的 Python 实现:
```python
import pandas as pd
import numpy as np
from scipy.spatial.distance import pdist, squareform
# 读取数据
iris = pd.read_csv('iris.csv')
# 提取特征列
X = iris.iloc[:, :-1].values
# 计算距离矩阵
distances = pdist(X, metric='euclidean')
# 将距离矩阵转化为方阵
sq_distances = squareform(distances)
# 初始化聚类结果
clusters = [[i] for i in range(len(X))]
# 迭代聚类过程
while len(clusters) > 1:
# 计算各簇之间的距离
cluster_distances = [np.mean(sq_distances[clusters[i], :][:, clusters[j]]) for i in range(len(clusters)) for j in range(i+1, len(clusters))]
# 找到距离最近的两个簇
min_index = np.argmin(cluster_distances)
i, j = np.unravel_index(min_index, (len(clusters), len(clusters)))
# 合并这两个簇
clusters[i] += clusters[j]
del clusters[j]
# 输出聚类结果
for i, cluster in enumerate(clusters):
print('Cluster {}: {}'.format(i+1, iris.iloc[cluster, -1].values))
```
这段代码首先读取鸢尾花数据集,提取特征列,然后计算数据点之间的距离矩阵。接下来,我们用一个列表来记录聚类结果,初始时每个数据点都是一个簇。然后,我们循环迭代聚类过程,每次将距离最近的两个簇合并为一个新的簇,直到所有数据点都被聚为一个簇。最后,我们输出各个簇的聚类结果。
需要注意的是,DIANA 聚类算法的时间复杂度较高,特别是当数据量较大时,计算距离矩阵和寻找最近的两个簇的时间开销会很大。因此,对于大规模数据集,我们可以考虑使用其他聚类算法,如 K-Means 或 DBSCAN 等。