在一维点集(1,4,9,16,25,36,49,64,81)上执行层次聚类方法,假定簇表示其质心,每一次迭代中将最近的两个簇合并,用python层次聚类方法
时间: 2023-08-29 21:06:10 浏览: 145
好的,您可以使用Python中的`scipy`库来执行层次聚类。以下是在给定的一维点集上执行层次聚类的Python代码:
```python
import numpy as np
from scipy.cluster.hierarchy import linkage, fcluster, dendrogram
import matplotlib.pyplot as plt
# 定义数据集
X = np.array([1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81])
# 定义距离函数
def dist_func(x, y):
return abs(x - y)
# 计算距离矩阵
Z = linkage(X, method='single', metric=dist_func)
# 绘制树状图
plt.figure(figsize=(10, 5))
dendrogram(Z, labels=X)
plt.show()
# 根据距离矩阵进行聚类
max_d = 10 # 设定最大距离
clusters = fcluster(Z, max_d, criterion='distance')
# 输出聚类结果
print('聚类结果:', clusters)
```
代码中使用`linkage`函数计算距离矩阵,`fcluster`函数根据距离矩阵进行聚类,`dendrogram`函数绘制树状图。在这个例子中,使用单链接聚类方法,并定义了距离函数`dist_func`。最大距离`max_d`设定为10,所有距离小于10的数据点被划分为同一个簇。输出结果为每个数据点所属的簇编号。
希望这个代码对您有所帮助!
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