"Python实现简单层次聚类算法以及可视化" 在数据挖掘和机器学习领域,聚类是一种无监督学习方法,用于发现数据集中的自然群体或类别。层次聚类(Hierarchical Clustering)是一种聚类技术,它通过创建一个树状结构(也称为 dendrogram)来表示数据对象之间的相似性或相异性。这种算法可以分为凝聚型(Agglomerative)和分裂型(Divisive),本文主要探讨的是凝聚型层次聚类。 凝聚型层次聚类的基本思想是从每个数据点出发,逐渐合并成更大的簇,直到所有数据点都属于同一个簇。在这个过程中,算法会计算每两个簇之间的距离,并选择距离最近的两个进行合并。距离的计算方式多种多样,如最大距离(Max Distance)、最小距离(Min Distance)、平均距离(Average Distance)和马氏距离(Mahalanobis Distance)。在给出的代码示例中,使用的是最小距离作为聚类标准。 代码首先导入了必要的库,包括 NumPy 和一个名为 `data_helper` 的自定义模块,该模块包含用于绘制数据的方法。`get_raw_data` 函数生成了 n 个二维随机点,每个点由 (x, y) 坐标表示。这些点被组织成一个字典,每个键对应一个簇,簇内包含一组点坐标。 接下来,`cal_distance` 函数计算两个簇之间的距离,这里采用了欧氏距离(Euclidean Distance)的平方,即 `(x1 - x2)^2 + (y1 - y2)^2` 的最小值。这个函数用于比较不同簇之间的距离,并找出最近的两个进行合并。 主程序部分创建了一些初始簇,然后在一个 while 循环中不断合并距离最近的两个簇,直到只剩下一个簇为止。在每次合并后,都会调用 `data_helper.draw_data(groups)` 来绘制当前的聚类状态,用不同颜色表示不同的簇。 这个简单的层次聚类实现仅展示了基本的算法流程,实际应用中可能会更复杂,包括选择合适的距离度量、处理大数据集的效率优化、剪枝策略以避免过度细化等。此外,`data_helper.draw_data(groups)` 方法并未给出详细实现,但通常会使用类似 Matplotlib 或 Seaborn 这样的库来可视化数据和聚类结果。 相关文章提到了使用 Python 实现 KNN 算法对鸢尾花数据集进行分类,以及决策树剪枝算法,这些都是机器学习中的其他重要概念,它们分别用于监督学习和模型复杂度的控制。了解这些算法可以帮助我们构建更全面的机器学习知识体系。
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