一文读懂层次聚类（Python代码）("Python实现层次聚类详解：一文轻松掌握")

一、层次聚类简介

层次聚类（Hierarchical Clustering）是一种无监督学习算法，它通过逐步合并相似的数据点来形成聚类。层次聚类可以分为两种类型：凝聚的层次聚类（自底向上）和分裂的层次聚类（自顶向下）。本文重点介绍凝聚的层次聚类。

二、凝聚的层次聚类算法步骤

凝聚的层次聚类算法步骤如下：

1. 将每个数据点作为一个单独的聚类。
2. 计算所有聚类之间的相似度。
3. 合并最相似的聚类。
4. 更新聚类集合。
5. 重复步骤2-4，直到只剩下一个聚类。

三、Python实现层次聚类

下面我们将使用Python实现层次聚类算法，重点使用scikit-learn库中的AgglomerativeClustering类。

3.1 准备数据

首先，我们需要准备一些数据来演示层次聚类。这里我们使用一个易懂的二维数据集。

import numpy as np
from sklearn.datasets import make_blobs
# 生成数据
X, _ = make_blobs(n_samples=100, centers=4, cluster_std=0.5, random_state=0)

3.2 计算相似度矩阵

层次聚类需要计算数据点之间的相似度。我们可以使用距离度量，如欧氏距离。

from scipy.spatial.distance import pdist, squareform
# 计算距离矩阵
dist_matrix = squareform(pdist(X, metric='euclidean'))

3.3 创建层次聚类模型

接下来，我们使用scikit-learn的AgglomerativeClustering创建一个层次聚类模型。

from sklearn.cluster import AgglomerativeClustering
# 创建层次聚类模型
cluster = AgglomerativeClustering(n_clusters=4, linkage='ward')

3.4 拟合模型并获取聚类因此

现在，我们可以使用模型对数据进行拟合，并获取聚类因此。

# 拟合模型
cluster.fit(X)
# 获取聚类标签
labels = cluster.labels_

3.5 可视化因此

最后，我们可以使用matplotlib库将聚类因此可视化。

import matplotlib.pyplot as plt
# 绘制数据点
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=labels, cmap='viridis', marker='o')
plt.title('层次聚类因此')
plt.xlabel('Feature 1')
plt.ylabel('Feature 2')
plt.show()

四、层次聚类的评估指标

评估层次聚类因此的好坏可以使用多种指标，如轮廓系数（Silhouette Coefficient）和Calinski-Harabasz指数等。这里我们以轮廓系数为例进行说明。

from sklearn.metrics import silhouette_score
# 计算轮廓系数
silhouette_avg = silhouette_score(X, labels)
print(f'轮廓系数: {silhouette_avg}')

五、层次聚类算法的优缺点

层次聚类算法具有以下优点：

• 算法易懂，易于实现。
• 不需要预先指定聚类数量。

但也存在以下缺点：

• 计算繁复度高，特别是对于大规模数据集。
• 一旦聚类合并，无法回溯。

六、总结

层次聚类是一种有效的无监督学习算法，通过逐步合并相似的数据点来形成聚类。本文详细介绍了Python实现层次聚类的方法，包括数据准备、相似度计算、模型创建、拟合和因此可视化。通过实例演示，我们轻松掌握了层次聚类的核心概念和实现技巧。

以上是使用HTML编写的文章内容，包含了层次聚类的简介、算法步骤、Python实现、评估指标、优缺点和总结。文章中的代码部分使用`

`标签进行排版，确保了代码的整洁和可读性。
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