层次聚类算法详解及 Python 代码实现

层次聚类算法详解及 Python 代码实现

层次聚类是一种常见的聚类算法，它通过逐步合并或分裂数据点来构建聚类层次结构。本文将详细介绍层次聚类的原理，并使用 Python 代码实现层次聚类，并绘制树状图来可视化聚类结果。

代码实现

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

# 导入必要的库

# 生成随机数据
np.random.seed(0)
X = np.random.random((10, 2)) # 生成 10 个随机二维数据点

# 层次聚类
Z = linkage(X, 'ward')

# 绘制树状图
fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 5))
dendrogram(Z)
plt.show()

程序运行过程

1. 首先生成 10 个随机的二维数据点。
2. 然后使用 'ward' 方法进行层次聚类，得到了聚类树的连接矩阵 Z。
3. 最后使用 dendrogram 函数绘制树状图，展示了聚类结果。

总结

本文介绍了层次聚类算法的概念，并使用 Python 代码展示了如何利用 SciPy 库实现层次聚类，并绘制树状图来可视化聚类结果。层次聚类算法是一种简单易懂且应用广泛的聚类方法，适用于各种数据分析场景。