Python实现启发式等级聚类方法与案例分析

启发式等级聚类（Hierarchical Clustering），又称为层次聚类，是一种用于将数据集中的样本划分为层次结构的群集的聚类方法。在层次聚类过程中，每个样本初始时被看作一个单独的群集，然后根据某些准则逐步合并群集直到所有的群集被合并成一个群集，或者达到某个停止准则为止。层次聚类可以分为凝聚（自下而上的策略）和分裂（自上而下的策略）两种方法，其中凝聚方法是从数据集中的每个数据点作为一个单独的簇开始，然后逐步合并相似的簇；分裂方法则相反，它从所有的数据点属于一个簇开始，然后逐步分裂簇。 在标题“启发式等级聚类”中提到的“按字母顺序划分的3个簇”，很可能是特指了一个使用层次聚类算法对鸢尾花（Iris）数据集进行聚类的过程。鸢尾花数据集是聚类分析中的一个经典例子，包含了150个样本，每个样本有4个特征属性，分别是花萼长度（sepal_length）、花萼宽度（sepal_width）、花瓣长度（petal_length）和花瓣宽度（petal_width），以及它们所属的种类。在这个上下文中，描述提到了使用了“sepal_length”和“sepal_width”两个变量进行聚类分析，这表明了一个简化的情况，实际应用中可能使用所有四个特征来得到更准确的聚类结果。 描述中提到了“ahorasóloaglomera con数据帧”，这可能是指使用了某种聚类算法，这里特指的可能是AGNES（AGglomerative NESting）算法，这是一种凝聚层次聚类算法，通过逐步合并最小的距离或最大相似性的簇来构建层次结构。 代码片段： ```python import seaborn as sns iris = sns.load_dataset('iris') iris = iris[['sepal_length', 'sepal_width']] graficar_labels(iris, cluster_divisivo(iris, 3)) ``` 这段代码首先导入了seaborn库，这是一个基于matplotlib的Python绘图库，用于加载数据集和绘制图形。接着加载了鸢尾花数据集，并且只选用了“sepal_length”和“sepal_width”两个变量。然后调用了一个名为`graficar_labels`的函数，这个函数可能负责对聚类结果进行可视化展示，以及`cluster_divisivo`函数，这个函数可能是执行了分裂层次聚类算法并返回了3个簇的标签。 标签“Python”表明上述的代码片段和描述都是使用Python编程语言进行的。Python作为一种高级编程语言，在数据分析、机器学习和科学计算领域中非常流行，特别是在数据科学社区中，它有着广泛的应用。Python中有很多用于数据分析和聚类分析的库，比如scikit-learn、pandas、matplotlib和seaborn等。 压缩包子文件的文件名称列表中的“Devisive-Hierarchical-Clustering-main”表明这个压缩包可能包含了有关分裂层次聚类算法的实现代码或相关文档。文件名中的“main”通常表示是主目录或主要文件夹，这意味着在这个文件夹中应该包含了主要的代码文件和资源。 总结来说，标题和描述中所提到的启发式等级聚类是聚类分析的一种方法，描述了如何通过层次聚类算法对鸢尾花数据集的部分特征进行聚类，并通过Python语言实现和可视化结果的过程。标签“Python”强调了使用Python语言进行数据分析和聚类的方法，而压缩包子文件的文件名称列表则提供了关于代码文件存储和组织结构的信息。