python层次聚类代码 pythonscipy怎么做层次聚类？

pythonscipy怎么做层次聚类？

Python机器学习包里面的集群提供了很多的聚类算法，其中ward_u3;Tree实现了凝聚层次聚类算法。但是我不明白树的返回值是什么意思，所以我决定寻找另一种方法来实现它。经过搜索，我们发现scipy.cluster.hierarchy层次结构. fclusterdata可以实现层次聚类。

在Python中聚类后，如何知道哪个样本属于哪一类？

首先可以看到聚类后的样本

如果使用Python sklearn中的K-means聚类算法，算法类本身就有一些属性可以知道聚类后的情况。

例如，有一些模型属性，clusterucentersuuuuuux是聚类后得到的聚类中心，标签uuux如上图所示，样本[1.4，0.2]对应第三个类别，聚类结果还有每个类别的聚类中心和每个类别的样本数。这种方法可以用来寻找相应的标签分类。

当然，还有一种预测方法，可以直接输出输入样本的类标签

原型聚类，也称为基于原型的聚类。这种算法假设聚类结构可以由一组原型来表征，首先对原型进行初始化，然后对原型进行迭代更新。不同的原型和不同的解决方案被用来生成不同的算法。K-means算法是一种常见的原型聚类算法。

层次聚类是一种基于原型的聚类算法，它试图在不同的层次上划分数据集，形成树状聚类结构。数据集可分为自下而上的聚合策略和自上而下的拆分策略。层次聚类算法的优点是通过绘制树状图来直观地解释聚类结果。分层聚类的另一个优点是它不需要预先指定聚类的数目

python层次聚类代码 层次聚类算法 python实现层次聚类

版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，本站不承担相关法律责任.如有侵权/违法内容,本站将立刻删除。