使用scikitlearn实现层次聚类(agglomerative cluser)

最新推荐文章于 2025-05-09 12:49:09 发布
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分类专栏： models 文章标签： 机器学习
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版权 
from sklearn.cluster import AgglomerativeClustering

参数

n_clusters聚类的数量
affinity距离度量方法，可选 ‘euclidean’, ‘manhattan’,‘l1’,‘l2’,‘cosine’,‘precomputed’。
linkage选择何种距离，可选’ward’（使合并后的方差最小化）,‘complete’,‘average’,‘single’(最近距离）
distance_threshold距离阈值，大于这个阈值后，不会合并。
compute_full_tree是否生成一颗完整的树。设置成否可以节省计算开销。
属性
labels_ 聚类结果

MATLAB算法实战应用案例精讲-【数模应用】聚类分析（附MATLAB、python和R语言代码实现）
qq_36130719的博客
06-06 635
在聚类的背景下，通过针对前两个成分绘制观测值，然后按聚类对它们进行着色，我们可以可视化我们的高维数据集，并且我们希望看到不同类中的观测值。聚类分析则可以采用多种不同的算法，如K均值聚类、层次聚类、密度聚类等，这些算法基于不同的相似性度量标准和优化目标，将数据划分为不同的簇。聚类分析的结果则是一组数据簇，每个簇内的数据点具有相似的特征或属性，但不同簇之间的数据点则具有较大的差异。而聚类分析则是一种无监督的学习方法，它不需要事先知道数据的分类信息，而是根据数据点之间的相似性，将数据划分为若干个不同的簇或类别。
【机器学习聚类算法实战-3】 | Scikit-Learn工具包进阶指南：机器学习聚类算法之k-均值聚类、亲密传播聚类算法、带结构和无结构的凝聚聚类、谱聚类实战分析
一伦明悦的博客
05-18 930
机器学习聚类分析是一种通过机器学习技术将数据点划分为不同的组或簇的方法。这种方法可以帮助识别数据中的模式、群体或异常情况，从而更好地理解数据的结构和特征。常见的机器学习聚类算法包括K-means、层次聚类、DBSCAN等，它们在不同场景下具有不同的优势和适用性。在进行机器学习聚类分析时，需要考虑数据的特点、选择合适的算法和参数，并对结果进行解释和验证。在机器学习中，常见的聚类算法包括：将数据点分成预先指定的 k 个簇，每个簇具有最小化簇内平方误差的中心点。
Scikit-learn_聚类算法_层次聚类
feizuiku0116的博客
09-10 1111
一.描述 层次聚类通过不断的合并（凝聚式）或分隔（分列式）内置聚类来构建最终聚类。 以凝聚式为例，其具体实现过程如下：将每一个样本点视为一个簇，并计算各簇之间的距离，将距离最近的两个簇聚合成一个新簇。重复这个过程，直至簇数满足预设值 当聚类样本数量巨大时，如果样本之间没有添加连接约束，AgglomerativeClustering类的计算代价会很大，因为每一部都要考虑所有可能的合并 二.用法和参数 AgglomerativeClustering ward：所有聚类内的平方差总和最小 complete
基于scikit-learn层次聚类方法
u012260341的博客
12-31 1万+
之前写过基于scipy库的层次聚类的博客，前段时间一直在用scikit-learn（sklearn）库的聚类包做层次聚类。下面就sklearn下的层次聚类问题展开描述。sklearn库下的层次聚类是在sklearn.cluster的 AgglomerativeClustering中，AgglomerativeClustering类的构造函数的参数有簇的个数n_clusters，连接方法linkag...
《Sklearn 机器学习模型--分类模型》--K-means 聚类（K-means clustering algorithm）
最新发布
m0_71002812的博客
05-09 975
K-means 聚类算法是一种基于划分的无监督学习算法，通过迭代优化将数据划分为指定簇数（K 值），使同一簇内样本相似度最大化、簇间差异最大化。其核心原理是最小化样本到所属簇心的平方误差和（SSE），实现步骤包括初始化、分配样本、更新中心和终止条件。K-means 算法实现简单、计算效率高，适合大规模数据集处理，且结果直观易解释。然而，它需要预先指定 K 值，对初始中心敏感，易陷入局部最优，且仅适用于凸形数据分布。典型应用场景包括工业设备检测、能源优化调度和通用数据分组（如图像分割、用户分群和异常检测）。改
机器学习算法--python实现用scikit-learn进行全连接的凝聚层次聚类算法（Agglo-merative-Clustering）
糯米君的博客
11-29 771
scikit-learn实现的 Agglo-merative-Clustering允许我们选择要返回的集群数量。这对修剪层次结构的集群树很有用。 from sklearn.cluster import AgglomerativeClustering import numpy as np import pandas as pd # 随机生成样本 np.random.seed(123) variables = ['X', 'Y', 'Z'] labels = ['ID_0', 'ID_1', 'ID_2',
scikit-learn算法精讲 之 层次聚类和树状图
JackyHuang79的博客
08-24 4176
层次聚类（Hierarchical Clustering）是聚类算法的一族算法的总称，它通过连续合并或拆分聚类来构建嵌套聚类。这种聚类的层次结构就像树一样，树的根是收集所有样本的唯一簇，叶子是只有一个样本的簇。上图中，树根聚类就是abcdef，叶子聚类就是每一个字母的节点。在scikit-learn中，层次聚类可以通过AgglomerativeClustering对象来实现。这个算法使用自下而上的方法执行层次聚类：每次都从其自己的聚类开始，然后将聚类连续合并在一起。
Scikit Learn-聚类方法
cunzai1985的博客
09-23 1122
Scikit Learn-聚类方法 (Scikit Learn - Clustering Methods) Advertisements 广告 Previous Page 上一页 Next Page 下一页 Here, we will study about the clustering methods in Sklearn which will help i...
用scikit-learn学习DBSCAN聚类
taoqick的专栏
01-18 1040
在DBSCAN密度聚类算法中，我们对DBSCAN聚类算法的原理做了总结，本文就对如何用scikit-learn来学习DBSCAN聚类做一个总结，重点讲述参数的意义和需要调参的参数。 1. scikit-learn中的DBSCAN类 　　　　在scikit-learn中，DBSCAN算法类为sklearn.cluster.DBSCAN。要熟练的掌握用DBSCAN类来聚类，除了对DBSCAN本身的原理有较深的理解以外，还要对最近邻的思想有一定的理解。集合这两者，就可以玩转DBSCAN了。 2. DBSCA
【机器学习】使用scikitLearn对数据进行聚类：Kmeans聚类算法的应用及密度聚类DBSCAN
种一棵树最好的时间是十年前，其次是现在
09-30 1177
（4）由于远离中心的实例，可能含有噪声，并且特征不明显，所以将标签扩散至所有实例的方法，未必能很好的提升准确率，故选择一定的比例，将标签扩散至接近中心的实例。（3）其它实例按照接近中心点的程度，进行标签扩散操作。（2）找出最接近每个中心点的实例，进行人为标注。（1）使用聚类聚成n类，形成n个中心点。
scikit-learn(sklearn)学习笔记七聚类算法
weixin_52703681的博客
03-26 1237
1.聚类 聚类算法是监督学习中的一个典型的代表 典型的聚类算法有：K-Means、DBSCAN、层次聚类、光谱聚类。 聚类算法的目的就是让组内差距小 组间差距大，这个目的是样本点到质心的距离来衡量的。距离的衡量方法如下： 欧式距离:欧氏距离是最易于理解的一种距离计算方法，源自欧氏空间中两点间的距离公式。 d(x,y)=Σk=1n(xk−yk)2d(x,y)=\sqrt{\Sigma_{k=1}^n (x_k-y_k)^2}d(x,y)=Σk=1n​(xk​−yk​)2​ 曼哈顿距离: 曼哈顿距离也称为街区距
【机器学习08】层次聚类
qq_41566530的博客
05-13 1022
9 层次聚类 9.1 简介 层次聚类分为两种类型： 聚合(agglomerative)或自下而上(bottom-up)聚类 分裂(divisive)或自上而下(top-down)聚类 凝聚层次聚类(AGNES)：属于聚合或自下而上聚类 步骤： 构造mmm个类，每个类包含一个样本，即有多少个样本就有多少个类 计算类与类之间的距离dijd_{ij}dij​，记作矩阵D=[dij]m∗mD=[d_{ij}]_{m*m}D=[dij​]m∗m​ 合并间距最小的两个类 若达到聚类数KKK则退出 重新计算类之间的
sklearn层次聚类AgglomerativeClustering
微小冷的学习笔记
01-05 6643
和Birch聚类相似，层次聚类也是一种依赖树结构实现的聚类方法，其核心概念是相似度。根据相似度，可以将所有样本组织起来，从而构建一棵层次聚类树。
层次聚类sklearn.cluster包AgglomerativeClustering
as394349658的博客
08-16 1万+
** Ward策略：让所有类簇中的方差最小化。 Maximum策略：也叫completed linkage（全连接策略），力求将类簇之间的距离最大值最小化。 Average linkage策略：力求将簇之间的距离的平均值最小化 single单次使用所有观测之间的最小距离两组中的一组。 AgglomerativeClustering中linkage参数为 [‘ward’, ‘co...
Sklearn聚类算法之Agglomerative Clustering
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代码小菜鸟的博客
12-12 2万+
Agglomerative Cluster 是一个从下而上的算法。（另一种是divisive,自顶而下） 从图里面可以看出来就是根据某种规则去聚类。 流程如下： 1.将每一个元素单独定为一类 2.重复：每一轮都合并指定距离(对指定距离的理解很重要)最小的类 3.直到所有的元素都归为同一类 依据对相似度（距离）的不同定义，将Agglomerative Clustering的聚类方法分为三...
python 凝聚层次聚类分析,【Python-ML】SKlearn库层次聚类凝聚AgglomerativeClustering模型...
weixin_35956312的博客
03-25 1104
# -*- coding: utf-8 -*-'''Created on 2018年1月25日@author: Jason.F@summary: 无监督聚类学习-层次聚类(hierarchical clustering)，自下向上的凝聚和自顶向下的分裂两种方法。'''import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as p...
sklearn笔记：AgglomerativeClustering
qq_40206371的博客
03-31 4427
n_clusters需要分成几个cluster？如果distance_threshold不是None，那么n_clusters需要是None'metric计算距离的方式可以是‘euclidean’，‘l1','l2','manhattan','cosine','precomputed'如果设置为None，那么默认是使用’euclidean‘如果linkage是’ward‘，那么只有’euclidean‘如果是'precomputed'，那么需要提供一个距离矩阵连接矩阵。
【机器学习】Sklearn-cluster聚类方法
小白兔的窝
07-31 2万+
Classes1 各种聚类方法特性汇总： sklearn.cluster.KMeans from sklearn.cluster import KMeans KMeans(n_clusters=8,init='k-means++',n_init=10,max_iter=300,tol=0.0001,precompute_distances='auto',verbose=0,random_...
【scikit-learn】sklearn.cluster.AgglomerativeClustering 类：层次聚类
彬彬侠的博客
03-21 504
AgglomerativeClustering 适用于层次结构数据，不需要预设簇数 K，但计算复杂度较高，适用于基因分析、文本聚类 等任务。AgglomerativeClustering 是 sklearn.cluster 提供的层次聚类算法，适用于层次结构数据，可用于数据聚类、基因分组、文本分析等任务。
Python机器学习入门：使用scikit-learn学习聚类算法
机器学习入门教程5-使用 Python 和 scikit-learn ...我们还学习了如何使用 Python 和 scikit-learn 库来实现聚类算法，并将其应用于实际数据中。这个教程为您提供了一个良好的入门点，帮助您更好地理解机器学习的世界。
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