AI学习指南机器学习篇-模型应用与Python实践
在机器学习领域，层次聚类是一种常用的数据分析方法，可用于将数据分成不同的组或类。在本文中，我们将使用 Python 中的 SciPy 库来演示如何实现层次聚类。我们将展示如何准备数据、选择距离度量方法和合并策略，并进行聚类分析。我们还将提供示例代码和详细的解释说明，包括数据预处理、聚类运行和结果解释。
数据准备
在进行层次聚类之前，首先需要准备数据。在本文的示例中，我们将使用一个虚拟的数据集，包含了不同样本的特征。我们首先导入所需的库和生成示例数据集：
import numpy as np
from scipy.cluster.hierarchy import linkage, dendrogram
import matplotlib.pyplot as plt
# 生成示例数据集
data = np.array([[1, 2], [2, 1], [3, 4], [4, 3], [5, 6], [6, 5]])
示例数据集包含了 6 个样本，每个样本有两个特征。接下来，我们将展示如何选择距离度量方法和合并策略来进行聚类分析。
选择距离度量方法和合并策略
在层次聚类中，距离度量方法和合并策略是两个重要的参数。距离度量方法用于计算不同样本之间的相似性或距离，而合并策略则用于确定如何将不同的类合并在一起。在 SciPy 库中，距离度量方法和合并策略有多种选择。在本文中，我们将使用默认的欧氏距离和最小合并策略。
# 计算距离矩阵
distance_matrix = linkage(data, method="single", metric="euclidean")
在上述代码中，我们使用 linkage 函数计算了距离矩阵，其中 method="single" 表示使用最小合并策略，metric="euclidean" 表示使用欧氏距离。
聚类分析
接下来，我们可以绘制树状图（树状图也称为树状图或谱系聚类图），来展示样本之间的聚类关系。我们可以使用 dendrogram 函数来绘制树状图。
# 绘制树状图
dendrogram(distance_matrix)
plt.show()
运行上述代码后，我们将得到树状图，其中样本被分组成不同的类，并且每个节点表示一个类。从树状图中，我们可以看到不同样本之间的相似性关系和聚类结构。
结果解释
树状图可以帮助我们理解数据的聚类结构和样本之间的相似性关系。在树状图中，样本越接近，表示它们越相似。树状图的节点将数据集分成不同的组，我们可以根据需要选择合适的聚类数量。例如，通过在树状图中选择一个高度值，我们可以将数据集分成几个不同的类。
在本文中，我们演示了如何使用 Python 中的 SciPy 库来实现层次聚类。我们展示了如何准备数据、选择距离度量方法和合并策略，并进行聚类分析。通过树状图，我们可以更好地理解数据的聚类结构和样本之间的相似性关系。
通过这个示例，希望读者可以了解层次聚类的基本原理和实现方法，并在实际应用中灵活运用。祝大家学习进步！
如果您对本文有任何疑问或意见，欢迎在下方留言交流讨论。感谢阅读！
