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Python实现简单层次聚类算法以及可视化

更新时间:2020-06-27 21:00:01 作者:startmvc
本文实例为大家分享了Python实现简单层次聚类算法,以及可视化,供大家参考,具体内容如

本文实例为大家分享了Python实现简单层次聚类算法,以及可视化,供大家参考,具体内容如下

基本的算法思路就是:把当前组间距离最小的两组合并成一组。

算法的差异在算法如何确定组件的距离,一般有最大距离,最小距离,平均距离,马氏距离等等。

代码如下:


import numpy as np
import data_helper
np.random.seed(1)
def get_raw_data(n):
 _data=np.random.rand(n,2)
 #生成数据的格式是n个(x,y)
 _groups={idx:[[x,y]] for idx,(x,y) in enumerate(_data)}
 return _groups
def cal_distance(cluster1,cluster2):
 #采用最小距离作为聚类标准
 _min_distance=10000
 for x1,y1 in cluster1:
 for x2,y2 in cluster2:
 _distance=(x1-x2)**2+(y1-y2)**2
 if _distance<_min_distance:
 _min_distance=_distance
 return _distance
groups=get_raw_data(10)
count=0
while len(groups)!=1:#判断是不是所有的数据是不是归为了同一类
 min_distance=10000
 len_groups=len(groups)
 
 for i in groups.keys():
 for j in groups.keys():
 if i>=j:
 continue
 distance=cal_distance(groups[i],groups[j])
 if distance<min_distance:
 min_distance=distance
 min_i=i
 min_j=j#这里的j>i
 groups[min_i].extend(groups.pop(min_j))
 data_helper.draw_data(groups)
 #一共n个簇,共迭代n-1次

运行的效果就是迭代一次,组数就会少一次,调用画图方法,同一组的数据被显示为一个颜色。

以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持脚本之家。