linkage函数从字面意思是链接,层次分析就是不断链接的过程,最终从n条数据,经过不断链接,最终聚合成一类,算法就此停止。 dendrogram是用来绘制树形图的函数。 三、实验数据 grain_variety是标签,其他列为多种属性的值(特征)。 from scipy.cluster.hierarchy import linkage, dendrogram
3.2 计算距离矩阵 我们使用scipy库中的linkage和dendrogram功能来计算距离并绘制树状图。 fromscipy.cluster.hierarchyimportlinkage,dendrogramimportmatplotlib.pyplotasplt# 计算距离矩阵linked=linkage(df,'single')# 绘制树状图plt.figure(figsize=(10,5))dendrogram(linked,orientation='top',labels=df.index,distance_s...
在这个示例中,我们首先生成了一些随机数据,然后使用linkage函数进行层次聚类。最后,利用dendrogram函数绘制树状图。该图形的水平轴表示不同的样本索引,垂直轴表示样本之间的距离。 结果解析 生成的树状图能够清晰地展示样本之间的关系。通过观察树状图,可以快速判断不同样本间的相似度。当样本的距离较近时,它们将会在树状...
现在,让我们创建我们的树形图(我已经在上面展示过),确定我们想要多少个簇,并保存这些簇中的数据点以将它们绘制出来。 # create dendrogram dendrogram = sch.dendrogram(sch.linkage(points, method='ward')) # create clusters hc = AgglomerativeClustering(n_clusters=4, affinity = 'euclidean', linkage = 'wa...
gamma:float 类型,默认值为1.0,指高斯核函数的中心值。如果用k近邻法,则此参数无用。 affinity:str 类型 {’rbf','nearest_neighbors','precomputed' , 'precomputed_nearest_neighbors'} 之一 或 callable,默认值为 ‘rbf' ,用于设定构造矩阵的方法。 ‘ rbf ' 指使用径向基函数构造矩阵(RBF)高斯内核 ; 'ne...
SciPy提供了一个函数,接受数据数组X并计算出一个链接数组(linkage array),它对层次聚类的相似度进行编码。然后我们可以将这个链接数组提供给scipy 的dendrogram 函数来绘制树状图。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 #从SciPy中导入dendrogram函数和ward聚类函数 from scipy.cluster.hierarchy import ...
random_state=42)#在数据组 X 上应用 ward 聚类函数,返回聚类过程中所跨越距离的数组linkage_array =ward(X)#绘制树状图dendrogram(linkage_array)#标记数中划分为两个和三个簇的位置ax =plt.gca() bounds=ax.get_xbound() plt.plot(bounds, [27, 27],'-.', ...
clc;clearY=[0.0800.1432.0000.250inf]Z=linkage(Y'average')dendrogram(Z) 然而,当数据量大于30个时,该方法仅能显示前30个的数据,后面的数据无法绘制出图像。 为了应对数据量大时的情况,可以用python进行层次聚类。 python代码: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 ...
import pandas as pdfrom matplotlib import pyplot as pltfrom scipy.cluster.hierarchy import dendrogram, linkage# 读取数据df = pd.read_csv('mtcars.csv')df = df.set_index('model')# 计算每个样本之间的距离Z = linkage(df, 'ward')# 绘图dendrogram(Z, leaf_rotation=90, leaf_font_size=8, label...
4.树状图:利用Python的SciPy库中的dendrogram函数,可以将相关系数矩阵视为树状图进行可视化。树状图将变量根据它们之间的相关系数进行聚类,并以树状结构的形式展示变量之间的关系。 以上是几种常见的Python可视化相关系数矩阵的方法。根据具体需求,选择合适的方法可以更好地理解和分析变量之间的相互关系。©...