python分层聚类 pythonscipy怎么做层次聚类？

pythonscipy怎么做层次聚类？

Python机器学习包里面的cluster提供了很多聚类算法，其中ward_tree实现了凝聚层次聚类算法。但是没有看明白ward_tree的返回值代表了什么含义，遂决定寻找别的实现方式。经过查找，发现scipy.cluster.hierarchy.fclusterdata能够实现层次聚类。

在Python中聚类后，如何知道哪个样本属于哪一类？

首先，聚类之后是可以看到样本的

如果你使用python sklearn中的聚类算法K-Means，那么这个算法类本身是带有一些属性可以知道聚类之后的情况。

比如，有一些模型的属性，cluster_centers_是获取聚类之后的聚类中心点，labels_则是获取每个样本的标签类别的

如上图，可以看到样本[1.4，0.2]对应的是第三类，聚类结果还会有每一个类别的聚类中心和每一类别的样本数量。可以通过这种方法找到样本对应的标签分类。

当然，还有一种predict方法，可以直接把输入的样本的类别标签输出

学完了python能做什么工作？

Python作为一门编程语言，近几年借着人工智能发展势头迅猛。学完Python后可以选择以下几个方向。

1、后台服务端。这个现在一般都跟全栈挂钩，也就是所谓的通吃前后端。从事这个方向学完Python基础后还需要学习前端知识，数据库知识，Linux系统相关知识，做后台的几乎都得会用Linux系统。学完这些后就开始学习Flask，Django和Tornado等后端框架。

2、数据分析。这个是当前较火的一个方向。学完Python基础后还需要学习numpy、pandas、matplotlib这三个库以及scipy等数据统计分析库，当然这个方向还必须具备一些数学知识。

3、自动化运维。这个方向除了Python基础外还必须掌握Linux系统，一般都是做Linux运维，这个方向对Linux系统的学习要求会高很多。

4、人工智能方向。这个方向是目前Python大火的主要原因。但是这个方向不仅仅需要Python基础，更需要学各种算法，而且对数学要求也很高。熟悉算法后开始学习各种人工智能相关库。这个方向能细分出很多方向，例如计算机视觉，NLP等，要从事哪个就学与哪个相关的算法和实用库。

学Python后有很多方向可选，首先选好方向，然后继续学习该方向所需要具备的技能，通过做项目指引学习，渐渐地也就能达到工作要求了。当然工作了也不能停止学习，编程是一个需要持续学习的活。加油！

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