- 1、聚類分析樹狀圖怎麼畫
- 2、python scipy怎麼做層次聚類
- 3、如何繪製和標註在SciPy的/ matplotlib層次聚類樹形圖
- 4、建議收藏！10 種 Python 聚類算法完整操作示例
- 5、python怎麼做聚類樹狀圖
如果這個圖你看不懂，有個簡單的方法，你可以試一下。在進行聚類的過程中點擊statistics——cluster
membership——rang
of
solutions
中輸入1到28(因為你的樹狀圖中顯示有28個變量，所以最多能聚28類，最少是一類)，這樣就得到一個並類表cluster
membership，這張表分別顯示聚為1到28類的情況下，各個變量屬於哪一類，非常的簡單和直觀。
Python機器學習包裏面的cluster提供了很多聚類算法，其中ward_tree實現了凝聚層次聚類算法。 但是沒有看明白ward_tree的返回值代表了什麼含義，遂決定尋找別的實現方式。 經過查找，發現scipy.cluster.hierarchy.fclusterdata能夠實現層次聚類。
1. 輸入到linkage()是一個n×m的數組，表示n個點 間的空間。在你的榜樣，mat為3×3，所以你 3 3-D點。是基於這些點之間的距離。 為什麼墊和1墊給出相同的嗎？ 該數組mat和1-mat產生的 是基於所述點之間的距離，並且既不是反射（-mat） 也不翻譯（mat + offset）整個數據集的變更相對 點之間的距離。 我怎樣才能注釋的距離沿着樹形圖的每個分支，使節點對之間的距離可 在下面的代碼中，我 顯示如何通過樹狀返回的數據來標記水平 與相應的距離的示意圖。相關聯的值 其與按鍵icoord和dcoord得到x和每個y坐標 三倒U形的身影。在augmented_dendrogram此數據 增加每個水平的距離（即Y值）的標籤 行聚類。from scipy.cluster.hierarchy import dendrogram
import matplotlib.pyplot as plt
def augmented_dendrogram(*args, **kwargs):
ddata = dendrogram(*args, **kwargs)
if not kwargs.get(‘no_plot’, False):
for i, d in zip(ddata[‘icoord’], ddata[‘dcoord’]):
x = 0.5 * sum(i[1:3])
y = d[1]
plt.plot(x, y, ‘ro’)
plt.annotate(“%.3g” % y, (x, y), xytext=(0, -8),
textcoords=’offset points’,
va=’top’, ha=’center’)
return ddata
為了您的mat數組 CodeGo.net，樹狀圖是 有那麼點’A’和’c’是1.01個單位分開，並點’b’是1.57個單位 在[‘A’，’C’]。 似乎show_leaf_counts標誌將被忽略，有沒有辦法將其打開 所以，在每一個類別的對象的數量示出？ 該標誌show_leaf_counts僅適用於當不是所有的原始數據 點被顯示為葉子。例如，當trunc_mode = “lastp”， 只有最後p節點是表演。 下面是用100點的例子：import numpy as np
from scipy.cluster.hierarchy import linkage
import matplotlib.pyplot as plt
from augmented_dendrogram import augmented_dendrogram
# Generate a random sample of `n` points in 2-d.
np.random.seed(12312)
n = 100
x = np.random.multivariate_normal([0, 0], np.array([[4.0, 2.5], [2.5, 1.4]]),
size=(n,))
plt.figure(1, figsize=(6, 5))
plt.clf()
plt.scatter(x[:, 0], x[:, 1])
plt.axis(‘equal’)
plt.grid(True)
linkage_matrix = linkage(x, “single”)
plt.figure(2, figsize=(10, 4))
plt.clf()
plt.subplot(1, 2, 1)
show_leaf_counts = False
ddata = augmented_dendrogram(linkage_matrix,
color_threshold=1,
p=6,
truncate_mode=’lastp’,
show_leaf_counts=show_leaf_counts,
)
plt.title(“show_leaf_counts = %s” % show_leaf_counts)
plt.subplot(1, 2, 2)
show_leaf_counts = True
ddata = augmented_dendrogram(linkage_matrix,
color_threshold=1,
p=6,
truncate_mode=’lastp’,
show_leaf_counts=show_leaf_counts,
)
plt.title(“show_leaf_counts = %s” % show_leaf_counts)
plt.show()
這些點中的數據集： 同p=6和trunc_mode=”lastp”，dendrogram僅示出了「頂」 的樹狀圖。下面顯示的效果show_leaf_counts。
2. 我認為有幾個誤解為您所想這裡有一個全函數的代碼片段，以我的觀點的函數：import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.cluster.hierarchy import dendrogram, linkage
from numpy import array
import numpy as np
mat = array([184, 222, 177, 216, 231,
45, 123, 128, 200,
129, 121, 203,
46, 83,
83])
dist_mat = mat
linkage_matrix = linkage(dist_mat, ‘single’)
print linkage_matrix
plt.figure(101)
plt.subplot(1, 2, 1)
plt.title(“ascending”)
dendrogram(linkage_matrix,
color_threshold=1,
truncate_mode=’lastp’,
labels=array([‘a’, ‘b’, ‘c’, ‘d’, ‘e’, ‘f’]),
distance_sort=’ascending’)
plt.subplot(1, 2, 2)
plt.title(“descending”)
dendrogram(linkage_matrix,
color_threshold=1,
truncate_mode=’lastp’,
labels=array([‘a’, ‘b’, ‘c’, ‘d’, ‘e’, ‘f’]),
distance_sort=’descending’)
def make_fake_data():
amp = 1000.
x = []
y = []
for i in range(0, 10):
s = 20
x.append(np.random.normal(30, s))
y.append(np.random.normal(30, s))
for i in range(0, 20):
s = 2
x.append(np.random.normal(150, s))
y.append(np.random.normal(150, s))
for i in range(0, 10):
s = 5
x.append(np.random.normal(-20, s))
y.append(np.random.normal(50, s))
plt.figure(1)
plt.title(‘fake data’)
plt.scatter(x, y)
d = []
for i in range(len(x) – 1):
for j in range(i+1, len(x) – 1):
d.append(np.sqrt(((x[i]-x[j])**2 + (y[i]-y[j])**2)))
return d
mat = make_fake_data()
plt.figure(102)
plt.title(“Three Clusters”)
linkage_matrix = linkage(mat, ‘single’)
print “three clusters”
print linkage_matrix
dendrogram(linkage_matrix,
truncate_mode=’lastp’,
color_threshold=1,
show_leaf_counts=True)
plt.show()
聚類或聚類分析是無監督學習問題。它通常被用作數據分析技術，用於發現數據中的有趣模式，例如基於其行為的客戶群。有許多聚類算法可供選擇，對於所有情況，沒有單一的最佳聚類算法。相反，最好探索一系列聚類算法以及每種算法的不同配置。在本教程中，你將發現如何在 python 中安裝和使用頂級聚類算法。完成本教程後，你將知道：
聚類分析，即聚類，是一項無監督的機器學習任務。它包括自動發現數據中的自然分組。與監督學習（類似預測建模）不同，聚類算法只解釋輸入數據，並在特徵空間中找到自然組或群集。
群集通常是特徵空間中的密度區域，其中來自域的示例（觀測或數據行）比其他群集更接近群集。群集可以具有作為樣本或點特徵空間的中心(質心)，並且可以具有邊界或範圍。
聚類可以作為數據分析活動提供幫助，以便了解更多關於問題域的信息，即所謂的模式發現或知識發現。例如：
聚類還可用作特徵工程的類型，其中現有的和新的示例可被映射並標記為屬於數據中所標識的群集之一。雖然確實存在許多特定於群集的定量措施，但是對所識別的群集的評估是主觀的，並且可能需要領域專家。通常，聚類算法在人工合成數據集上與預先定義的群集進行學術比較，預計算法會發現這些群集。
有許多類型的聚類算法。許多算法在特徵空間中的示例之間使用相似度或距離度量，以發現密集的觀測區域。因此，在使用聚類算法之前，擴展數據通常是良好的實踐。
一些聚類算法要求您指定或猜測數據中要發現的群集的數量，而另一些算法要求指定觀測之間的最小距離，其中示例可以被視為「關閉」或「連接」。因此，聚類分析是一個迭代過程，在該過程中，對所識別的群集的主觀評估被反饋回算法配置的改變中，直到達到期望的或適當的結果。scikit-learn 庫提供了一套不同的聚類算法供選擇。下面列出了10種比較流行的算法：
每個算法都提供了一種不同的方法來應對數據中發現自然組的挑戰。沒有最好的聚類算法，也沒有簡單的方法來找到最好的算法為您的數據沒有使用控制實驗。在本教程中，我們將回顧如何使用來自 scikit-learn 庫的這10個流行的聚類算法中的每一個。這些示例將為您複製粘貼示例並在自己的數據上測試方法提供基礎。我們不會深入研究算法如何工作的理論，也不會直接比較它們。讓我們深入研究一下。
在本節中，我們將回顧如何在 scikit-learn 中使用10個流行的聚類算法。這包括一個擬合模型的例子和可視化結果的例子。這些示例用於將粘貼複製到您自己的項目中，並將方法應用於您自己的數據。
1.庫安裝
首先，讓我們安裝庫。不要跳過此步驟，因為你需要確保安裝了最新版本。你可以使用 pip Python 安裝程序安裝 scikit-learn 存儲庫，如下所示：
接下來，讓我們確認已經安裝了庫，並且您正在使用一個現代版本。運行以下腳本以輸出庫版本號。
運行該示例時，您應該看到以下版本號或更高版本。
2.聚類數據集
我們將使用 make _ classification ()函數創建一個測試二分類數據集。數據集將有1000個示例，每個類有兩個輸入要素和一個群集。這些群集在兩個維度上是可見的，因此我們可以用散點圖繪製數據，並通過指定的群集對圖中的點進行顏色繪製。這將有助於了解，至少在測試問題上，群集的識別能力如何。該測試問題中的群集基於多變量高斯，並非所有聚類算法都能有效地識別這些類型的群集。因此，本教程中的結果不應用作比較一般方法的基礎。下面列出了創建和匯總合成聚類數據集的示例。
運行該示例將創建合成的聚類數據集，然後創建輸入數據的散點圖，其中點由類標籤（理想化的群集）着色。我們可以清楚地看到兩個不同的數據組在兩個維度，並希望一個自動的聚類算法可以檢測這些分組。
已知聚類着色點的合成聚類數據集的散點圖接下來，我們可以開始查看應用於此數據集的聚類算法的示例。我已經做了一些最小的嘗試來調整每個方法到數據集。3.親和力傳播親和力傳播包括找到一組最能概括數據的範例。
它是通過 AffinityPropagation 類實現的，要調整的主要配置是將「 阻尼 」設置為0.5到1，甚至可能是「首選項」。下面列出了完整的示例。
運行該示例符合訓練數據集上的模型，並預測數據集中每個示例的群集。然後創建一個散點圖，並由其指定的群集着色。在這種情況下，我無法取得良好的結果。
數據集的散點圖，具有使用親和力傳播識別的聚類
4.聚合聚類
聚合聚類涉及合併示例，直到達到所需的群集數量為止。它是層次聚類方法的更廣泛類的一部分，通過 AgglomerationClustering 類實現的，主要配置是「 n _ clusters 」集，這是對數據中的群集數量的估計，例如2。下面列出了完整的示例。
運行該示例符合訓練數據集上的模型，並預測數據集中每個示例的群集。然後創建一個散點圖，並由其指定的群集着色。在這種情況下，可以找到一個合理的分組。
使用聚集聚類識別出具有聚類的數據集的散點圖
5.BIRCHBIRCH
聚類（ BIRCH 是平衡迭代減少的縮寫，聚類使用層次結構)包括構造一個樹狀結構，從中提取聚類質心。
它是通過 Birch 類實現的，主要配置是「 threshold 」和「 n _ clusters 」超參數，後者提供了群集數量的估計。下面列出了完整的示例。
運行該示例符合訓練數據集上的模型，並預測數據集中每個示例的群集。然後創建一個散點圖，並由其指定的群集着色。在這種情況下，可以找到一個很好的分組。
使用BIRCH聚類確定具有聚類的數據集的散點圖
6.DBSCANDBSCAN
聚類（其中 DBSCAN 是基於密度的空間聚類的噪聲應用程序）涉及在域中尋找高密度區域，並將其周圍的特徵空間區域擴展為群集。
它是通過 DBSCAN 類實現的，主要配置是「 eps 」和「 min _ samples 」超參數。下面列出了完整的示例。
運行該示例符合訓練數據集上的模型，並預測數據集中每個示例的群集。然後創建一個散點圖，並由其指定的群集着色。在這種情況下，儘管需要更多的調整，但是找到了合理的分組。
使用DBSCAN集群識別出具有集群的數據集的散點圖
7.K均值
K-均值聚類可以是最常見的聚類算法，並涉及向群集分配示例，以盡量減少每個群集內的方差。
它是通過 K-均值類實現的，要優化的主要配置是「 n _ clusters 」超參數設置為數據中估計的群集數量。下面列出了完整的示例。
運行該示例符合訓練數據集上的模型，並預測數據集中每個示例的群集。然後創建一個散點圖，並由其指定的群集着色。在這種情況下，可以找到一個合理的分組，儘管每個維度中的不等等方差使得該方法不太適合該數據集。
使用K均值聚類識別出具有聚類的數據集的散點圖
8.Mini-Batch
K-均值Mini-Batch K-均值是 K-均值的修改版本，它使用小批量的樣本而不是整個數據集對群集質心進行更新，這可以使大數據集的更新速度更快，並且可能對統計噪聲更健壯。
它是通過 MiniBatchKMeans 類實現的，要優化的主配置是「 n _ clusters 」超參數，設置為數據中估計的群集數量。下面列出了完整的示例。
運行該示例符合訓練數據集上的模型，並預測數據集中每個示例的群集。然後創建一個散點圖，並由其指定的群集着色。在這種情況下，會找到與標準 K-均值算法相當的結果。
帶有最小批次K均值聚類的聚類數據集的散點圖
9.均值漂移聚類
均值漂移聚類涉及到根據特徵空間中的實例密度來尋找和調整質心。
它是通過 MeanShift 類實現的，主要配置是「帶寬」超參數。下面列出了完整的示例。
運行該示例符合訓練數據集上的模型，並預測數據集中每個示例的群集。然後創建一個散點圖，並由其指定的群集着色。在這種情況下，可以在數據中找到一組合理的群集。
具有均值漂移聚類的聚類數據集散點圖
10.OPTICSOPTICS
聚類（ OPTICS 短於訂購點數以標識聚類結構）是上述 DBSCAN 的修改版本。
它是通過 OPTICS 類實現的，主要配置是「 eps 」和「 min _ samples 」超參數。下面列出了完整的示例。
運行該示例符合訓練數據集上的模型，並預測數據集中每個示例的群集。然後創建一個散點圖，並由其指定的群集着色。在這種情況下，我無法在此數據集上獲得合理的結果。
使用OPTICS聚類確定具有聚類的數據集的散點圖
11.光譜聚類
光譜聚類是一類通用的聚類方法，取自線性線性代數。
它是通過 Spectral 聚類類實現的，而主要的 Spectral 聚類是一個由聚類方法組成的通用類，取自線性線性代數。要優化的是「 n _ clusters 」超參數，用於指定數據中的估計群集數量。下面列出了完整的示例。
運行該示例符合訓練數據集上的模型，並預測數據集中每個示例的群集。然後創建一個散點圖，並由其指定的群集着色。在這種情況下，找到了合理的集群。
使用光譜聚類聚類識別出具有聚類的數據集的散點圖
12.高斯混合模型
高斯混合模型總結了一個多變量概率密度函數，顧名思義就是混合了高斯概率分佈。它是通過 Gaussian Mixture 類實現的，要優化的主要配置是「 n _ clusters 」超參數，用於指定數據中估計的群集數量。下面列出了完整的示例。
運行該示例符合訓練數據集上的模型，並預測數據集中每個示例的群集。然後創建一個散點圖，並由其指定的群集着色。在這種情況下，我們可以看到群集被完美地識別。這並不奇怪，因為數據集是作為 Gaussian 的混合生成的。
使用高斯混合聚類識別出具有聚類的數據集的散點圖
在本文中，你發現了如何在 python 中安裝和使用頂級聚類算法。具體來說，你學到了：
#-*- coding:utf-8 -*-import mathimport pylab as pl#數據集：每三個是一組分別是西瓜的編號，密度，含糖量data = “””
1,0.697,0.46,2,0.774,0.376,3,0.634,0.264,4,0.608,0.318,5,0.556,0.215,
6,0.403,0.237,7,0.481,0.149,8,0.437,0.211,9,0.666,0.091,10,0.243,0.267,
11,0.245,0.057,12,0.343,0.099,13,0.639,0.161,14,0.657,0.198,15,0.36,0.37,
16,0.593,0.042,17,0.719,0.103,18,0.359,0.188,19,0.339,0.241,20,0.282,0.257,
21,0.748,0.232,22,0.714,0.346,23,0.483,0.312,24,0.478,0.437,25,0.525,0.369,
26,0.751,0.489,27,0.532,0.472,28,0.473,0.376,29,0.725,0.445,30,0.446,0.459″””#數據處理 dataset是30個樣本（密度，含糖量）的列表a = data.split(‘,’)
dataset = [(float(a[i]), float(a[i+1])) for i in range(1, len(a)-1, 3)]#計算歐幾里得距離,a,b分別為兩個元組def dist(a, b):
return math.sqrt(math.pow(a[0]-b[0], 2)+math.pow(a[1]-b[1], 2))#dist_mindef dist_min(Ci, Cj):
return min(dist(i, j) for i in Ci for j in Cj)#dist_maxdef dist_max(Ci, Cj):
return max(dist(i, j) for i in Ci for j in Cj)#dist_avgdef dist_avg(Ci, Cj):
return sum(dist(i, j) for i in Ci for j in Cj)/(len(Ci)*len(Cj))#找到距離最小的下標def find_Min(M):
min = 1000
x = 0; y = 0
for i in range(len(M)): for j in range(len(M[i])): if i != j and M[i][j] min:
min = M[i][j];x = i; y = j return (x, y, min)#算法模型：def AGNES(dataset, dist, k):
#初始化C和M
C = [];M = [] for i in dataset:
Ci = []
Ci.append(i)
C.append(Ci) for i in C:
Mi = [] for j in C:
Mi.append(dist(i, j))
M.append(Mi)
q = len(dataset) #合併更新
while q k:
x, y, min = find_Min(M)
C[x].extend(C[y])
C.remove(C[y])
M = [] for i in C:
Mi = [] for j in C:
Mi.append(dist(i, j))
M.append(Mi)
q -= 1
return C#畫圖def draw(C):
colValue = [‘r’, ‘y’, ‘g’, ‘b’, ‘c’, ‘k’, ‘m’] for i in range(len(C)):
coo_X = [] #x坐標列表
coo_Y = [] #y坐標列表
for j in range(len(C[i])):
coo_X.append(C[i][j][0])
coo_Y.append(C[i][j][1])
pl.scatter(coo_X, coo_Y, marker=’x’, color=colValue[i%len(colValue)], label=i)
pl.legend(loc=’upper right’)
pl.show()
C = AGNES(dataset, dist_avg, 3)
draw(C)
原創文章，作者：0K4QA，如若轉載，請註明出處：https://www.506064.com/zh-hk/n/126443.html
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