层次聚类分析圆圈图怎么做

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层次聚类分析（Hierarchical Cluster Analysis）是一种常用的聚类分析方法，主要用于将数据集中的观测值按照它们之间的相似性进行聚类。而圆圈图（Circle Dendrogram）是一种可视化层次聚类结果的方式，通过展示聚类层次和观测值的分组情况，帮助研究者更直观地理解数据集的结构。下面将介绍如何使用Python中的相关工具对数据进行层次聚类分析，并将结果可视化为圆圈图。

1. 导入必要的库和数据

首先，我们需要导入进行层次聚类分析所需的库，例如numpy、pandas和scipy.cluster.hierarchy。同时，准备适合进行层次聚类的数据集。

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

2. 数据准备和处理

接下来，加载数据集并进行必要的数据处理，例如处理缺失值、标准化数据等。确保数据集中的数据格式符合层次聚类分析的要求。

# 加载数据集
data = pd.read_csv('data.csv')

# 处理缺失值
data = data.dropna()

# 标准化数据
data_standardized = (data - data.mean()) / data.std()

3. 进行层次聚类分析

使用linkage函数计算层次聚类的连接矩阵，并根据需要选择合适的聚类方法和距离度量。

# 计算连接矩阵
linkage_matrix = linkage(data_standardized, method='ward', metric='euclidean')  # 这里使用了ward方法和欧几里得距离

# 绘制树状图
plt.figure(figsize=(12, 6))
dendrogram(linkage_matrix, labels=data.index, leaf_rotation=90)
plt.show()

4. 生成圆圈图

要将树状图可视化为圆圈图，需要一些额外的处理步骤。我们可以通过调整绘图参数和自定义绘图函数来实现这一目标。

def plot_circle_dendrogram(linkage_matrix, labels):
    def circle(x, y, radius=0.01):
        angles = np.linspace(0, 2 * np.pi, 100)
        x_unit_circle = x + radius * np.cos(angles)
        y_unit_circle = y + radius * np.sin(angles)
        plt.plot(x_unit_circle, y_unit_circle, color='black', linewidth=0.5)

    def plot_link(x, y, color='black', linewidth=1):
        plt.plot(x, y, color=color, linewidth=linewidth)

    def plot_circle(x, y, radius=0.01):
        circle(x, y, radius)
    
    def plot_link_circle(p1, p2):
        x1, y1 = p1
        x2, y2 = p2
        distance = np.sqrt((x2 - x1) <strong> 2 + (y2 - y1) </strong> 2)
        circle_radius = distance / 2
        cx = (x1 + x2) / 2
        cy = (y1 + y2) / 2
        plot_link(x1, y1, x2, y2)
        plot_circle(cx, cy, radius=circle_radius)

    x = np.zeros(len(labels))
    y = np.arange(len(labels))

    for i, d in enumerate(linkage_matrix[:,:2]):
        x = np.row_stack([x, [(x[int(d[0])] + x[int(d[1])]) / 2]])
        y = np.row_stack([y, [i + len(labels)] * 3])

        plot_link_circle([x[i, 0], y[i, 0]], [x[-1, 0], i + len(labels)])
        plot_link_circle([x[i, 1], y[i, 1]], [x[-1, 0], i + len(labels)])

    plt.axis("off")
    plt.show()

# 生成圆圈图
plot_circle_dendrogram(linkage_matrix, data.index)

5. 解读结果

最后，根据生成的圆圈图解读结果。圆圈图可以展示聚类的层次结构和不同观测值的分组情况，帮助研究者识别数据集中的模式和关系。

通过以上步骤，我们可以利用Python实现层次聚类分析，并将结果可视化为圆圈图，帮助我们更好地理解数据集的结构和相似性。

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山山而川评论

层次聚类分析是一种常用的数据聚类方法，它可以帮助我们发现数据中的内在结构和模式。而圆圈图（Circle View）是一种直观的可视化方式，可以帮助我们更好地理解数据之间的相似性和差异性。在进行层次聚类分析和绘制圆圈图时，一般需要经历以下五个步骤：

步骤一：数据准备

在进行层次聚类分析之前，首先需要准备好需要进行聚类的数据集。这些数据可以是数值型数据，也可以是类别型数据，具体根据问题需求来确定。确保数据的完整性和准确性是非常重要的。

步骤二：计算相似度矩阵

接下来，需要计算数据样本之间的相似度。常用的相似度计算方法包括欧式距离、曼哈顿距离、余弦相似度等。通过计算得到一个相似度矩阵，表示每对数据样本之间的相似度。

步骤三：进行层次聚类

利用相似度矩阵进行层次聚类分析，常用的层次聚类方法有凝聚式聚类和分裂式聚类。在凝聚式聚类过程中，不断合并相似度最高的样本或类簇，直到所有样本或类簇被合并为一个大类簇；而在分裂式聚类中，则是不断将具有最大差异性的样本或类簇进行分裂，直到每个样本或类簇成为单独一类。

步骤四：绘制圆圈图

在进行层次聚类分析并获得聚类结果后，可以将聚类结果以圆圈图的方式进行可视化展示。在圆圈图中，每个数据样本或类簇被表示为一个圆圈，不同类簇之间的相似度关系用连接线表示，相似度高的类簇之间连接线较短，相似度低的类簇之间连接线较长。

步骤五：解读和分析结果

最后，根据绘制的圆圈图对数据样本或类簇之间的相似性和差异性进行分析和解读，可以通过颜色、大小、连接线长度等多种方式展示不同属性的信息，帮助我们更好地理解数据之间的关系。

通过以上步骤，我们可以完成层次聚类分析并绘制圆圈图，从而更好地理解数据的内在结构和模式。

3个月前 0条评论

程, 沐沐评论

一、什么是层次聚类分析

层次聚类分析是一种常用的无监督机器学习方法，用于将数据集中的样本根据它们之间的相似性进行分组。在层次聚类中，样本之间的相似性通常通过距离度量来衡量。最终的聚类结果可以被表示为一个树状结构，也称为树状图或者树状图。

二、层次聚类分析圆圈图制作步骤

下面将介绍如何通过Python中的工具包来实现层次聚类分析，并将聚类结果可视化为圆圈图。

1. 数据准备

首先，我们需要准备一个数据集。这里以一个示例数据为例，读入数据并进行必要的数据预处理工作。

import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

# 读取数据
data = pd.read_csv("data.csv")

# 对数据进行标准化处理
scaler = StandardScaler()
data_scaled = scaler.fit_transform(data)

2. 层次聚类分析

接下来，使用层次聚类算法对数据进行聚类。这里以scipy库中的linkage和dendrogram函数为例进行聚类分析。

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

# 计算样本之间的距离
Z = linkage(data_scaled, method='ward')

# 绘制树状图
plt.figure(figsize=(10, 7))
dendrogram(Z)
plt.title("Dendrogram")
plt.xlabel("Samples")
plt.ylabel("Distance")
plt.show()

3. 圆圈图制作

通过scipy库中的fcluster函数可以根据层次聚类的结果进行聚类分组。然后可以使用matplotlib库对聚类结果绘制圆圈图。

from scipy.cluster.hierarchy import fcluster

# 根据层次聚类结果进行分组
k = 3  # 假设分为3类
clusters = fcluster(Z, k, criterion='maxclust')

# 绘制圆圈图
plt.figure(figsize=(8, 8))
plt.scatter(data_scaled[:, 0], data_scaled[:, 1], c=clusters, cmap='viridis')
plt.xlabel("Feature 1")
plt.ylabel("Feature 2")
plt.title("Hierarchical Clustering Circle Plot")
plt.show()

通过以上步骤，我们可以实现层次聚类分析，并将聚类结果可视化为圆圈图。圆圈图中不同颜色的圈代表不同的聚类簇，便于观察和分析数据的聚类关系。