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 import matplotlib.pyplot as plt ...
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...
方法1:用scipy.cluster.hierarchy的linkage函数实现簇的合并,并用dendrogram画聚类图,最后再使用fcluster函数决定最后聚类的结果(直到簇数达到预设的某个值k,或簇间距离达到某个阈值)。 Z=scipy.cluster.hierarchy linkage(X, method='ward', metric='euclidean') p = dendrogram(Z, 0) labels =fcluster(Z, t=...
场景:将金庸小说中的武侠人物根据“侠义值”和“武功高低”进行层次聚类,识别不同侠义层级的武侠人物群体。 from scipy.cluster.hierarchy import dendrogram, linkage from matplotlib import pyplot as plt import numpy as np # 构建数据集:金庸小说武侠人物的侠义值和武功高低 X = np.array([[5, 8], [6, 9...
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...
使用networkx创建一个随机的ErdosRenyi图作为示例图。计算最优分区：调用community.best_partition函数计算图节点的最优分区。该函数返回每个节点所属的社区编号，保存在一个字典中。二、高级用法 生成树状图：使用community.generate_dendrogram函数生成树状图。树状图展示了不同层级的社区结构，每个级别代表一个...
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 ...
sch.dendrogram(Z,labels=name)#显示树状聚类图 plt.title('Cluster') R 在R中进行系统聚类是一种享受,因为其专为统计而生的性质,像这种常规的聚类算法是其自带的,下面介绍在R中进行系统聚类需要的函数: dist():用来计算样本间距离矩阵,返回值是R中一种'dist'格式的数据结构,即去除对角和下三角元素后的样本间...
dendrogram(Z, orientation="left", labels=df.index) 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 plt.show() 本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划,分享自微信公众号。 原始发表:2018-11-16,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除 python 数据可视化 ...
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...