分层聚类算法的实现

最新推荐文章于 2024-07-21 22:40:23 发布

程序才子

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文章标签：算法聚类数据挖掘 Python

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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。

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

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Python 分层聚类算法详解及源码

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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。

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