python 层次聚类算法图文示例

下面我将为您详细讲解“python 层次聚类算法图文示例”的完整攻略。

1.层次聚类算法

层次聚类算法是一种将相似数据点归为一类的无监督学习算法，它可以按照类似树这样的层次结构将数据点聚合成一个个簇。层次聚类算法的具体实现方式有两种：自下而上的聚合法和自上而下的分裂法。

在聚合法中，每个数据点最初都被看作一个簇，逐渐合并成大型簇，最终形成一个大的聚类树。而在分裂法中，则将所有数据点看作一个簇，逐渐拆分成小型簇，最终形成一个小型聚类树。

2.Python实现层次聚类算法

在Python中，可以使用scipy库中的hierarchy模块来实现层次聚类算法。具体实现步骤如下：

1.导入所需模块：

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

2.构造样本数据：

data = np.random.rand(10, 5) # 随机生成一个10 * 5的数据矩阵

3.进行层次聚类计算：

Z = hierarchy.linkage(data, 'ward')

• Z是一个$N-1$行、4列的矩阵，其中N是样本数。
• ward代表使用Ward方法进行层次聚类计算，它是一种常用的聚类算法之一。

4.可视化热图：

fig, axes = plt.subplots(figsize=(15, 10))
dendrogram = hierarchy.dendrogram(Z, ax=axes, color_threshold=0.2, labels=labels, leaf_font_size=12)
plt.xticks(rotation=20)
plt.show()

• 通过dendrogram函数可视化生成热图。其中color_threshold指定线颜色的阈值，labels是指数据点的名称，leaf_font_size指指定标签大小。

3.示例说明

示例一

data = np.random.rand(10, 5)
Z = hierarchy.linkage(data, 'ward')

fig, axes = plt.subplots(figsize=(15, 10))
dendrogram = hierarchy.dendrogram(Z, ax=axes, color_threshold=0.3, leaf_font_size=12)
plt.xticks(rotation=20)
plt.show()

以上代码随机生成10个数据点，然后使用层次聚类算法对其进行聚类，并将结果展示在热图上。其中color_threshold指的是线颜色的阈值，leaf_font_size指的是标签的大小。

示例二

data = np.array([[0,0],[0.5,0.5],[0,1.5],[1.5,0]])
Z = hierarchy.linkage(data, 'ward')

fig, axes = plt.subplots(figsize=(10, 7))
dendrogram = hierarchy.dendrogram(Z, ax=axes, color_threshold=0.4, labels=['A','B','C','D'], leaf_font_size=12)
plt.xticks(rotation=20)
plt.show()

以上代码实现了四个数据点的聚类，其中Z是使用Ward方法计算的聚类结果，labels指的是每个数据点的名称。

这就是Python层次聚类算法图文示例的完整攻略。希望对您有所帮助！