程, 沐沐评论

树状图聚类分析是一种常用的数据分析方法，通过建立树状结构来展示数据的聚类结果。下面是实现树状图聚类分析的脚本示例，以帮助您更好地理解和使用这种方法：

# 导入所需的库
import pandas as pd
import numpy as np
from scipy.cluster.hierarchy import dendrogram, linkage
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成示例数据
np.random.seed(0)
data = np.random.rand(10, 2)  # 生成10个样本，每个样本有2个特征

# 展示原始数据
plt.figure(figsize=(8, 6))
plt.scatter(data[:, 0], data[:, 1])
plt.title('原始数据示例')
plt.xlabel('特征1')
plt.ylabel('特征2')
plt.show()

# 进行层次聚类
linkage_matrix = linkage(data, method='complete', metric='euclidean')

# 绘制树状图
plt.figure(figsize=(12, 8))
dendrogram(linkage_matrix)
plt.title('树状图聚类分析结果')
plt.xlabel('样本编号')
plt.ylabel('聚类距离')
plt.show()

上面的脚本中，我们首先生成了一个示例数据集，包含10个样本和2个特征。然后通过scipy库中的linkage函数进行层次聚类，选择了complete方法和euclidean距离度量。最后利用matplotlib库中的dendrogram函数绘制了树状图展示聚类结果。

除了以上的基本示例，您还可以根据具体的数据和需求进行一些调整和扩展，例如：

数据预处理：根据实际需求对数据进行标准化、缺失值处理等预处理操作。
参数调优：尝试不同的聚类方法、距离度量或聚类数量，以获取更好的聚类效果。
可视化优化：调整树状图的样式、颜色、字体等参数，使其更具可读性。
结果解释：根据树状图的聚类结果，对数据进行进一步的分析和解释，挖掘潜在的数据规律和结构。
扩展功能：结合其他数据分析方法，如主成分分析（PCA）或簇分析（Cluster Analysis），进行更深入的数据挖掘和可视化。

通过不断地学习和实践，您将能够更熟练地运用树状图聚类分析这一强大的数据分析工具，为数据科学和决策分析提供有力支持。祝您在数据分析的道路上取得成功！

3个月前 0条评论

飞, 飞评论

树状图聚类分析是一种常用的数据挖掘和机器学习技术，通过对数据集中的样本进行聚类分组，然后将这些分组之间的相似性以树状图的形式展现出来。在本文中，我将介绍如何使用Python中的scikit-learn库进行树状图聚类分析。具体步骤如下：

导入必要的库

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.datasets import make_blobs
from scipy.cluster.hierarchy import dendrogram, linkage

生成示例数据
在这里，我们使用make_blobs函数生成一个示例数据集，其中包含100个样本和3个聚类中心。

X, _ = make_blobs(n_samples=100, centers=3, random_state=42)

构建聚类模型
使用层次聚类的方法构建聚类模型，这里使用的是最常见的层次聚类方法之一——ward方法。

Z = linkage(X, method='ward')

绘制树状图
通过绘制树状图，可以直观地展示聚类的结果，以及不同样本之间的相似性关系。

plt.figure(figsize=(12, 6))
dendrogram(Z)
plt.show()

树状图优化
为了更清晰地展示树状图，通常会对其进行一些优化，如设置字体大小、旋转角度、添加标签等。

plt.figure(figsize=(12, 6))
dendrogram(Z, leaf_font_size=10, leaf_rotation=90, orientation='top', labels=range(100))
plt.show()

通过以上步骤，我们可以使用Python中的scikit-learn库对数据进行树状图聚类分析，并将结果直观地展示出来。在实际应用中，可以根据具体情况调整参数和方法以获得更好的聚类效果。

3个月前 0条评论

小飞棍来咯

这个人很懒，什么都没有留下～

树状图聚类分析脚本实现方法详解

1. 简介

树状图聚类分析是一种数据分析方法，通过在数据集中识别相似性较高的数据点，将它们聚集到一起形成具有层级结构的树状图。本文将介绍如何使用Python来实现树状图聚类分析脚本。

2. 准备工作

在开始之前，需要安装以下几个Python库：

scikit-learn：用于提供机器学习算法和数据处理功能
matplotlib：用于绘制树状图

你可以使用以下命令来安装这些库：

pip install scikit-learn matplotlib

3. 数据准备

首先，我们需要准备一个数据集来进行聚类分析。你可以使用自己的数据集，也可以使用一些内置的示例数据集。

使用示例数据集

这里以sklearn的示例数据集iris为例，代码如下：

from sklearn import datasets

# 加载iris数据集
iris = datasets.load_iris()
X = iris.data  # 特征数据
y = iris.target  # 标签数据

4. 构建聚类模型

接下来，我们将使用AgglomerativeClustering算法来构建聚类模型。AgglomerativeClustering是一种层次聚类算法，它从每个数据点开始，逐步合并具有最小距离的数据点对，直到所有数据点都聚类在一起。

from sklearn.cluster import AgglomerativeClustering

# 构建聚类模型
model = AgglomerativeClustering(n_clusters=3)  # 设置聚类簇数为3
clusters = model.fit_predict(X)  # 进行聚类

5. 可视化树状图

最后，我们将使用matplotlib库来可视化聚类结果，展示为树状图形式。

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

def plot_dendrogram(model, **kwargs):
    # 创建连接矩阵
    counts = np.zeros(model.children_.shape[0])
    n_samples = len(model.labels_)
    for i, merge in enumerate(model.children_):
        current_count = 0
        for child_idx in merge:
            if child_idx < n_samples:
                current_count += 1
            else:
                current_count += counts[child_idx - n_samples]
        counts[i] = current_count

    linkage_matrix = np.column_stack([model.children_, model.distances_,
                                      counts]).astype(float)

    # 画树状图
    dendrogram(linkage_matrix, **kwargs)

# 可视化树状图
plt.figure(figsize=(12, 6))
plt.title('Hierarchical Clustering Dendrogram')
plot_dendrogram(model, labels=model.labels_)
plt.show()