层次聚类算法在Python中的实现及应用

最新推荐文章于 2025-06-22 11:06:15 发布

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文章标签：算法聚类 python Python

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本文介绍了层次聚类算法的基本概念，包括凝聚型和分裂型两类，并重点讲解了如何在Python中利用库实现层次聚类。示例代码展示了计算距离矩阵和绘制聚类树状图的过程。层次聚类在基因表达数据分析、社交网络分析、图像分割和市场细分等领域有广泛应用。

层次聚类是一种常用的数据聚类算法，它可以将数据集划分为不同的聚类层次。本文将介绍如何使用Python实现层次聚类算法，并提供相应的源代码。

层次聚类算法简介

层次聚类算法是一种基于距离度量的聚类方法，它通过计算样本之间的相似度或距离来构建聚类层次。层次聚类算法可以分为两种主要类型：凝聚型和分裂型。凝聚型聚类从单个样本开始，逐渐合并最相似的样本，形成聚类层次；分裂型聚类从一个包含所有样本的聚类开始，逐渐将其分裂为更小的聚类。本文将重点介绍凝聚型层次聚类算法。

Python中的层次聚类实现

在Python中，我们可以使用scipy库来实现层次聚类算法。scipy库提供了cluster.hierarchy模块，其中包含了层次聚类算法的实现。下面是一个简单的示例代码：

import numpy as np
from scipy.cluster.hierarchy import linkage

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Python实现层次聚类算法--附完整代码

m0_47037246的博客

06-09

1901

计算距离矩阵是层次聚类算法的一个核心步骤。在我们的示例中，我们使用欧几里得距离计算点之间的距离。层次聚类算法是一种基于距离的聚类方法，它将数据点逐级归并到一个大的聚类集合中。本文将介绍用Python实现层次聚类算法的方法，并提供完整的源代码。通过对算法实现的了解，我们可以更好地理解聚类的概念和方法，并将其应用于我们自己的数据。在该代码中，我们使用“ward”链式法作为链接方法，并指定聚类数量为2个。可以选择不同的链接方法和聚类数量来比较聚类结果。我们使用一个简单的数据集来演示层次聚类算法的实现。

使用Python实现层次聚类算法

Echo_Wish

04-12

556

层次聚类算法是一种自底向上或自顶向下的聚类方法，它通过计算数据点之间的相似度（距离）来构建一个树形结构，其中每个节点代表一个簇。在自底向上的凝聚层次聚类中，每个数据点首先被视为一个簇，然后根据它们之间的相似度逐渐合并成更大的簇，直到所有数据点都合并到一个簇中。在自顶向下的分裂层次聚类中，所有数据点首先被视为一个簇，然后根据它们之间的相似度逐渐分裂成更小的簇，直到每个数据点都成为一个簇。

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python层次聚类_聚类算法之层次聚类（Python实现）

weixin_39798497的博客

11-28

890

起步层次聚类( Hierarchical Clustering )是聚类算法的一种，通过计算不同类别的相似度类创建一个有层次的嵌套的树。层次聚类算法介绍假设有 n 个待聚类的样本，对于层次聚类算法，它的步骤是：步骤一：（初始化）将每个样本都视为一个聚类；步骤二：计算各个聚类之间的相似度；步骤三：寻找最近的两个聚类，将他们归为一类；步骤四：重复步骤二，步骤三；直到所有样本归为一类。整个过程就是建立一...

层次聚类(AGNES)算法(Python)

05-31

层次聚类(AGNES)算法(Python) 是聚类算法的一种，通过计算不同类别数据点间的相似度来创建一棵有层次的嵌套聚类树。在聚类树中，不同类别的原始数据点是树的最低层，树的顶层是一个聚类的根节点。AGNES是常用的一种层次聚类算法使用场景：用于簇的数量较多,有连接约束等情况

【Python基础】第三十七课：使用Python实现层次聚类

最新发布

qq_34222839的博客

06-22

1206

层次聚类有“Agglomerative”（bottom-up）和“Divisive”（top-down）两种方式：👉使用scipy的讲解见本文第2部分。用于绘制树状图。👉使用sklearn。

python实现层次聚类

12-13

805

python实现层次聚类 python实现层次聚类 | 沙湖王python实现层次聚类 作者: rickey 日期: 2012 年 7 月 24 日发表评论 (9) 查看评论昨晚到现在一直在研究层次聚类的问题。scipy包含了一些层次聚类的包和函数...

Python实现简单层次聚类算法以及可视化

09-19

在描述中提到的"主要为大家详细介绍了Python实现简单层次聚类算法以及可视化"，暗示了我们将探讨算法的基本原理、具体实现和如何通过可视化工具（如matplotlib等）展示聚类过程和结果。 层次聚类算法通常分为凝聚型...

层次聚类算法原理及Python实现

u013571432的博客

08-19

1494

层次聚类算法（Hierarchical Clustering Method）是一种基于簇间相似度在不同层次上分析数据，从而形成树形聚类结构的算法。它主要分为两种形式：凝聚层次聚类（自下而上）和分裂层次聚类（自上而下）。

层次聚类算法详解及Python实现.md

08-16

层次聚类算法是一种重要的无监督学习方法，用于将数据点分组为层次结构中的簇，以便发现数据中的自然聚集模式。其基本思想是通过构建树状图（Dendrogram）来逐步合并（凝聚型聚类）或分裂（分裂型聚类）数据点，从而...

Python聚类算法之凝聚层次聚类实例分析

09-21

在这个实例中，我们将深入探讨凝聚层次聚类的原理，并展示如何在Python中实现。 ### 凝聚层次聚类的基本思想 1. **初始化**：每个数据点被视为一个独立的簇。 2. **合并步骤**：在每一步中，找到所有簇中最相似的...

Python学习3-层次聚类

qq_25577151的博客

12-09

6651

0.层次聚类的概念 层次聚类和k-means一样都是很常用的聚类方法。层次聚类是对群体的划分，最终将样本划分为树状的结构。他的基本思路是每个样本先自成一类，然后按照某种规则进行合并，直到只有一类或者某一类的样本只有一个点。层次聚类又分为自底而上的聚合层次聚类和自顶而下的分裂层次聚类。参考链接：关于层次聚类算法的python实现 - 简书 (jianshu.com)https://www.jianshu.com/p/916aab25cda7 0.1 聚合层次聚类 每一个点初始为1类，得到N(样本

基于python的层次聚类

m0_65963495的博客

07-16

1386

算法将重复执行计算距离和合并簇的步骤，直到所有数据点都被合并成一个簇，或者达到预设的聚类数目。是两个簇，x 和 z 分别是这两个簇中的样本点，dist(x,z) 是样本点 x 和 z 之间的距离（通常使用欧氏距离）。合并后的新簇将包含原来两个簇的所有样本点，并作为一个新的簇参与后续的计算。在簇内部，算法会计算任意两个样本点之间的距离，并找到距离最远的两个样本点。接下来，算法会计算原簇中剩余样本点到这两个新聚类中心的距离，并将每个样本点归入离其最近的一个聚类中心所对应的子簇中。将所有数据点归为一个簇。

python层次聚类_层次聚类_python层次聚类_层次聚类python - 云+社区 - 腾讯云

weixin_39613951的博客

11-28

602

广告关闭腾讯云11.11云上盛惠，精选热门产品助力上云，云服务器首年88元起，买的越多返的越多，最高返5000元！单点聚类处在树的最底层，在树的顶层有一个根节点聚类。根节点聚类覆盖了全部的所有数据点。 层次聚类分为两种：合并（自下而上）聚类(agglomerative)分裂（自上而下）聚类(divisive)目前使用较多的是合并聚类，本文着重讲解合并聚类的原理。 agens层次聚类原理合并聚...

python-层次聚类算法

weixin_40932930的博客

05-03

1569

简单的说层次聚类的合并算法是通过计算每一个类别的数据点与所有数据点之间的距离来确定它们之间的相似性，距离越小，相似度越高。在聚类树中，不同类别的原始数据点是树的最低层，树的顶层是一个聚类的根节点。构建了聚类的类型，我们还要能计算两个聚类的相似度。我们知道每个聚类都有一个代表该聚类的中心点，我们通过两个聚类的中心点，计算两个聚类的相似度。另外我们还添加了聚类的id代表聚类在聚类树中的深度，以及左右子聚类的相似度的值。3、将最相似的两个聚类化为一个聚类，即用两个聚类的均值点做为新聚类替换原有的两个聚类。

层次聚类python实现_层次聚类和随机森林（python实现）

weixin_39813009的博客

12-02

997

层次聚类步骤：假设有N个待聚类的样本，对于层次聚类来说，基本步骤就是：1、(初始化)把每个样本归为一类，计算每两个类之间的距离，也就是样本与样本之间的相似度；2、按一定规则选取符合距离要求的类别，完成类间合并；3、重新计算新生成的这个类与各个旧类之间的相似度；4、重复2和3直到所有样本点都归为一类，结束。随机森林步骤：从原始训练集中使用Bootstraping方法随机有放回采样选出m个样本，共进行...

Python之层次聚类/系统聚类（Hierarchical Clustering）、变量聚类

whY的笔记

08-18

2779

本文介绍了层次聚类/系统聚类、变量聚类的基本原理，以及对应的python代码

python 凝聚层次聚类_层次聚类python

weixin_42519772的博客

02-19

162

{"data":{"id":"8000-000000437045-0","name":"SEO专题页栏目分发组","type":"1","position":"8000-000000004003-0","status":1,"linkList":[{"id":"8000-000000669911-0","keyword":"[7天玩转网络AI模型开发]hw85223487","url":"http...

层次聚类python实现_聚类算法之层次聚类（Python实现）

weixin_29508487的博客

02-05

3788

起步层次聚类( Hierarchical Clustering )是聚类算法的一种，通过计算不同类别的相似度类创建一个有层次的嵌套的树。层次聚类算法介绍假设有 n 个待聚类的样本，对于层次聚类算法，它的步骤是：步骤一：(初始化)将每个样本都视为一个聚类；步骤二：计算各个聚类之间的相似度；步骤三：寻找最近的两个聚类，将他们归为一类；步骤四：重复步骤二，步骤三；直到所有样本归为一类。整个过程就是建立一...