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python 層次聚類算法圖文示例

更新時(shí)間：2023年03月22日 09:39:35 作者：冷凍工廠

這篇文章主要介紹了python 層次聚類算法圖文示例詳解，有需要的朋友可以借鑒參考下，希望能夠有所幫助，祝大家多多進(jìn)步，早日升職加薪

引言

層次聚類是一種構(gòu)建聚類層次結(jié)構(gòu)的聚類算法。該算法從分配給它們自己的集群的所有數(shù)據(jù)點(diǎn)開始。然后將兩個(gè)最近的集群合并到同一個(gè)集群中。最后，當(dāng)只剩下一個(gè)集群時(shí)，該算法終止。
可以通過觀察樹狀圖來選擇最能描述不同組的簇?cái)?shù)的決定。聚類數(shù)的最佳選擇是樹狀圖中垂直線的數(shù)量，該水平線可以垂直橫穿最大距離而不與聚類相交。

1. 簡介

層次聚類（Hierarchical clustering）是一種常見的聚類算法，它將數(shù)據(jù)點(diǎn)逐步地合并成越來越大的簇，直到達(dá)到某個(gè)停止條件。層次聚類可以分為兩種方法：自下而上的聚合法（agglomerative）和自上而下的分裂法（divisive）。在聚合法中，每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)最初被視為一個(gè)單獨(dú)的簇，然后每次迭代將距離最近的兩個(gè)簇合并為一個(gè)新的簇，直到所有點(diǎn)都合并成一個(gè)大簇。在分裂法中，最初的簇被視為一個(gè)單獨(dú)的簇，然后每次迭代將當(dāng)前簇中距離最遠(yuǎn)的兩個(gè)點(diǎn)分成兩個(gè)新的簇，直到每個(gè)點(diǎn)都是一個(gè)簇為止。

2. 工作原理

使每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)成為單點(diǎn)簇→形成N個(gè)簇
取距離最近的兩個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)，使之成為一個(gè)簇→形成N-1個(gè)簇
取最近的兩個(gè)簇并使它們成為一個(gè)簇→形成N-2個(gè)簇。
重復(fù)第 3 步，直到只剩下一個(gè)集群。

有幾種方法可以測(cè)量聚類之間的距離以確定聚類規(guī)則，它們通常稱為鏈接方法。一些常見的鏈接方法是：

完全鏈接：兩個(gè)集群之間的距離定義為每個(gè)集群中兩點(diǎn)之間的最長距離。
單鏈接：兩個(gè)集群之間的距離定義為每個(gè)集群中兩點(diǎn)之間的最短距離。此鏈接可用于檢測(cè)數(shù)據(jù)集中的高值，這些值可能是異常值，因?yàn)樗鼈儗⒃谧詈蠛喜ⅰ?/li>
平均鏈接：兩個(gè)聚類之間的距離定義為一個(gè)聚類中的每個(gè)點(diǎn)與另一個(gè)聚類中的每個(gè)點(diǎn)之間的平均距離。
Centroid-linkage：找到聚類1的質(zhì)心和聚類2的質(zhì)心，然后在合并前計(jì)算兩者之間的距離。

不同的鏈接方法導(dǎo)致不同的集群。

3. 樹狀圖

樹狀圖是一種顯示不同數(shù)據(jù)集之間的層次關(guān)系。正如已經(jīng)說過的，樹狀圖包含了層次聚類算法的記憶，因此只需查看樹狀圖就可以知道聚類是如何形成的。

4. Code

import numpy as np
from scipy.cluster.hierarchy import dendrogram, linkage
import matplotlib.pyplot as plt
# 生成隨機(jī)數(shù)據(jù)
np.random.seed(0)
X = np.random.randn(15, 2)
# 計(jì)算距離矩陣
Z = linkage(X, 'ward')
# 繪制樹形圖
plt.figure(figsize=(10, 5))
plt.title('Hierarchical Clustering Dendrogram')
plt.xlabel('Sample index')
plt.ylabel('Distance')
dendrogram(
    Z,
    leaf_rotation=90.,
    leaf_font_size=8.,
)
plt.show()

在這個(gè)示例中，我們首先使用NumPy生成了一個(gè)隨機(jī)的二維數(shù)據(jù)集X，其中包含15個(gè)樣本。然后，我們使用SciPy中的linkage函數(shù)計(jì)算距離矩陣Z，這里使用了“ward”方法來計(jì)算簇之間的距離。最后，我們使用Matplotlib來繪制樹形圖，其中l(wèi)eaf_rotation和leaf_font_size參數(shù)用于調(diào)整葉子節(jié)點(diǎn)的旋轉(zhuǎn)角度和字體大小。

這個(gè)示例中生成的樹形圖顯示了不同樣本之間的距離，并且根據(jù)距離合并了不同的簇。可以通過樹形圖來確定最優(yōu)的簇的數(shù)量，可以在圖中找到最大距離的位置，然后畫一條水平線，這個(gè)水平線和垂直線的交點(diǎn)就是最優(yōu)的簇的數(shù)量。

以上就是python 層次聚類算法圖文示例的詳細(xì)內(nèi)容，更多關(guān)于python 層次聚類算法的資料請(qǐng)關(guān)注腳本之家其它相關(guān)文章！

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