分层聚类算法的实现

最新推荐文章于 2024-07-21 22:40:23 发布
最新推荐文章于 2024-07-21 22:40:23 发布
阅读量129 收藏 1
点赞数 1
CC 4.0 BY-SA版权
文章标签： 算法 聚类 数据挖掘 Python
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/TechWhiz/article/details/132786275
Python 专栏收录该内容
144 篇文章 ¥59.90 ¥99.00
订阅专栏
本文介绍了如何使用Python实现分层聚类算法，包括数据准备、距离计算、聚类树状图绘制和聚类簇划分。通过实例展示了如何使用单链接、完全链接和平均链接等不同类型的聚类算法，并提供了完整的代码示例。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

分层聚类算法的实现

分层聚类是一种常用的聚类方法，它通过逐步合并或分割样本来构建聚类层次结构。在这篇文章中，我们将介绍如何使用Python实现分层聚类算法，并提供相应的源代码。

首先，我们需要导入所需的库。在本例中，我们将使用scipy库中的hierarchy模块来执行分层聚类。

import numpy as np
from scipy.cluster import hierarchy
import matplotlib.pyplot as plt

接下来，我们需要准备我们的数据。这里我们假设我们有一个包含样本特征的NumPy数组 X，其中每一行表示一个样本，每一列表示一个特征。

X = np
了解本专栏 订阅专栏 解锁全文
Python 分层聚类算法详解及源码
希望我的博客，能帮上你解决学习中工作中所遇到的问题
08-08 334
自下而上聚类（DIANA）：该方法从每个数据点作为一个独立的簇开始，然后将相似度最高的簇合并为一个新的簇，直到满足停止准则为止。自下而上聚类（DIANA）：该方法从每个数据点作为一个独立的簇开始，然后将相似度最高的簇合并为一个新的簇，直到满足停止准则为止。自下而上聚类（DIANA）：该方法从每个数据点作为一个独立的簇开始，然后将相似度最高的簇合并为一个新的簇，直到满足停止准则为止。自上而下聚类（AGNES）：该方法从所有数据点作为一个大的簇开始，然后不断将簇分解为更小的子簇，直到满足停止准则为止。
python：实现分层聚类算法(附完整源码)
希望我的博客，能帮上你解决学习中工作中所遇到的问题
12-28 906
python：实现分层聚类算法(附完整源码)
聚类算法-分层聚类
cunzai1985的博客
09-22 7288
分层聚类算法 聚类算法-分层聚类 (Clustering Algorithms - Hierarchical Clustering) Advertisements 广告 Previous Page 上一页 Next Page 下一页 层次聚类简介 (Introduction to Hierarchical Clustering) Hierarchical cl...
聚类结果不好怎么办_SPSS分层聚类操作指南
weixin_39524882的博客
11-22 2568
分层聚类，又称层次聚类、系统聚类，顾名思义是指聚类过程是按照一定层次进行的。数据分析过程中如果需要按变量（标题）聚类，那么此时就应该使用分层聚类，并且结合聚类树状图进行综合判定分析。比如当前有8个裁判对于300个选手进行打分，试图想对8个裁判进行聚类，以挖掘出裁判的打分偏好风格类别情况，此时则需要进行分层聚类。分层聚类的基本思想是：在聚类分析的开始，每个样本（或变量）单独作为一组，然后按照某种方法...
分层聚类(Hierarchical clustering)
lazysnake666的博客
09-14 1万+
简介分层聚类算法试图建立一个聚类的层次结构，有两类：聚合型(agglomerative)和分裂型(divisive)。聚合法最初将每个数据点作为一个单独的聚类，然后迭代合并，直到最后的聚类中包含所有的数据点。它也被称为自下而上的方法。分裂聚类遵循自上而下的流程，从一个拥有所有数据点的单一聚类开始，迭代地将该聚类分割成更小的聚类，直到每个聚类包含一个数据点。下图展示的便是聚合法的示意图。流程聚合分层...
分层聚类（hierarchical clustering）
热门推荐
doulinxi115413的博客
03-21 1万+
假设有N个待聚类的样本，对于层次聚类来说，步骤：       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、寻找各个类之间最近的两个类，把他们归为一类（这样类的总数就少了一个）；       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 整个聚类过程其实是建立了一棵树，在建立...
分层聚类详解
飘羽的博客
07-09 1万+
层次聚类（Hierarchical clustering）是在不同的“层次”上对样本数据集进行划分，一层一层地进行聚类。就划分策略可分为自底向上的凝聚方法（agglomerative hierarchical clustering），比如AGNES。自上向下的分裂方法（divisive hierarchical clustering），比如DIANA。AGNES先将所有样本的每个点都看成一个簇，然...
HierarchicalClustering:Java上的分层聚类算法实现
05-24
这是分层聚类的非常简单的实现，您可能在数据挖掘算法类中听说过。 如果您不熟悉它，请访问了解更多详情。 :) 执行 数据点存储在mPoints ，我们的目标是从中计算mClusters 。 为此，我们为所有成对的数据点保留距离...
改进的基于划分算法的三维点云聚类matlab实现,分层聚类算法,matlab
07-25
在实际应用中，这样的聚类算法可以用于多种场景，如3D物体识别、环境建模、机器人导航等。通过聚类，可以提取出点云中的特征结构，比如建筑物、地形或物体表面，进一步支持机器学习任务、数据分析和决策制定。 总的...
c++代码实现分层聚类
07-19
在本文中，我们将深入探讨如何使用C++编程语言实现分层聚类算法。分层聚类是一种无监督学习方法，用于将数据集中的对象组织成一个层次结构的集群。在这个层次结构中，每个数据点可以被视为一个单独的簇，也可以是更...
分层分析算法
01-24
分层分析算法的详细讲解，内附三个经典案例，一看就懂。
有关分层算法
最新发布
励志成为一名算法工程师
07-21 272
有体重1-100的10个人，根据体重将他们分类，类为10的倍数，最小的类的10，每次递增10，以此类推，体重相同的人类相同。2，根据left和right最大的值max得出层数为：10 + max*10。2：遍历元素，用数组left和right存储左右两边符合分层需求的权值。1，用left[]，和right[]存储左右两边符合分层需求的权值。根据左右两边的元素大小动态调整自身大小。1：将元素分层（最大值，最小值）3：根据最大的权值和分层规划结果。3，按照具体题目输出结果即可。适用于经典的分层问题例如。
深度学习算法中的分层聚类网络（Hierarchical Clustering Networks）
牛肉胡辣汤
09-25 1578
分层聚类网络是一种层次化的神经网络结构，其基本原理是将数据集分成多个层次结构，每个层次都通过聚类算法将数据集划分为若干个子集。其中，分层聚类网络（Hierarchical Clustering Networks）是一种基于分层聚类思想的深度学习算法，能够有效地处理复杂的数据集和任务。最后，我们通过遍历每个文本的聚类结果，打印出每个文本所属的聚类。请注意，这只是一个简单的示例代码，具体的实现可能因具体问题和数据集而有所不同。最后，我们通过遍历每个样本的聚类结果，打印出每个样本所属的聚类。
09 聚类算法(KMeans/DBSCAN/agg(分层聚类))
March_A的博客
12-17 1114
DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）是一种基于密度的空间聚类算法。该算法将具有足够密度的区域划分为簇，并在具有噪声的空间数据库中发现任意形状的簇，它将簇定义为密度相连的点的最大集合。基于密度这点有什么好处呢，我们知道Kmeans聚类算法只能处理球形的簇，也就是一个聚成实心的团（这是因为算法本身计算平均距离的局限）。但往往现实中还会有各种形状，这个时候，那些传统的聚类算法显然就悲剧了。
分层聚类(Hierarchical Clustering)与随机游走(Random walk)
来日可期的博客
11-01 2126
1. 分层聚类是什么 层次聚类（hierarchical clustering）试图在不同层次对数据集进行划分，从而形成树状的聚类结构。数据集的划分可以采用“自底向上”的聚合策略，也可采用“自顶向下”的分拆策略。由于“自底向上”的策略更加通用，在这里只讨论它。 AGNES(AGglomerative NESting)算法是“自底向上”的策略的层次聚类方法，它先将数据集中每个样本作为初始聚类簇，算法在每次迭代过程中找出距离最近（相似性最高）的两个簇进行合并，不断迭代，直到达到预设的聚类簇个数。 这里的距离区
分层聚类分析_聚类分析 一、k-means
weixin_35294091的博客
01-15 2897
前言人们常说“物以类聚，人以群分”，在生物学中也对生物从界门纲目科属种中进行了划分。在统计学中，也有聚类分析法，通过把相似的对象通过静态分类的方法分成不同的组别或者更多的子集，从而让同一个子集中的成员都有相似的一些属性，然后对这些子集中的数据进行分析，其关键则在于聚类。这系列文章将来讲讲各种聚类方法，这篇开篇文章将介绍下聚类的相关概念以及最基本的算法 K-Means。聚类我们都知道，在机器学习中，...
t-SNE 层次聚类
weixin_30325487的博客
12-09 252
https://zhuanlan.zhihu.com/p/28967965 https://haojunsui.github.io/2016/07/16/scipy-hac/ 转载于:https://www.cnblogs.com/xuxm2007/p/10094163.html
分层聚类算法
无敌三脚猫的专栏
11-01 4803
分层聚类算法   转载▼ 看到很多地方都讲到分层聚类法，这到底是什么东东，今天来研究一下。 分层聚类法是聚类算法的一种，聚类算法是数据挖掘的核心技术，把数据库中的对象分类是数据挖掘的基本操作，其准则是使属于同一类的个体间距离尽可能小，而不同类个体间距离尽可能大。 聚类算法一般分为分割和分层两种。 分割聚类算法通过优化评价函数把数据集分割为K个部分，它
机器学习：聚类（层次聚类，密度聚类，K-means，谱聚类）
燕双嘤
11-28 9635
机器学习中的聚类是一种无监督学习方法，主要用于数据分组。常见的聚类算法包括：层次聚类（构建树状层次结构）、密度聚类（如DBSCAN，基于数据密度发现聚类）、K-means（通过迭代优化簇中心划分数据）、谱聚类（利用图论和特征分解进行聚类）。不同算法适用于不同场景，理解它们的特点有助于选择最合适的聚类方法。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值