Python中的层次聚类算法详解

WBOY
发布: 2023-06-10 09:28:37
原创
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层次聚类算法是一种将数据点分组的无监督学习算法,也被称为层次聚合(hierarchical clustering)或者分级聚合(hierarchical clustering)算法。它根据点与点之间的相似性或者距离,在不断地合并最相似的点或者群集,最终得到一棵树形结构(也叫聚类树或者分类树),将所有点分为若干个簇。

Python是广泛使用的编程语言之一,拥有许多强大的数据处理和可视化工具,层次聚类算法也有很多实现。在本篇文章中,我们将讨论Python中实现层次聚类算法的方法和一些最佳实践。

数据的准备

在开始层次聚类之前,需要先准备好用来聚类的数据集。一般而言,这些数据集应该满足以下条件:

  • 数据集应该是数值型的,非数值型数据可能会导致算法出现错误。
  • 数据集应该是预处理过的,即已经经过了标准化、特征选择或者其他预处理操作,以消除数据偏差和噪音。

在Python中,我们可以使用pandas库加载、准备和预处理数据。pandas提供了DataFrame数据结构,可以方便地处理表格数据。以下是一个简单的例子:

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import pandas as pd

# 读取csv文件
data = pd.read_csv('data.csv')

# 对数据进行预处理(比如标准化)
data = (data - data.mean()) / data.std()
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其中,我们首先调用pandas的read_csv函数读取一个csv文件,然后将读取的数据进行标准化处理,以便将数据放入算法中。

聚类算法的选择

在Python中,有许多聚类算法可供选择,而层次聚类算法是其中之一。但是,它需要根据数据的特征和需求来选择合适的算法。

在经典层次聚类算法中,有两种主要的链接方法:最小距离和最大距离。最小距离(或称为单联通性)方法比较两个群体中最相似的点,而最大距离(或称为全联通性)方法则比较两个群体中最不相似的点。另外,还有一种平均链接方法(也叫UPGMA算法),它使用两个群体之间的平均距离来计算相似性。在Python中,我们可以使用scipy库中的linkage函数来执行层次聚类。以下是一个简单的例子:

from scipy.cluster.hierarchy import linkage

# 进行层次聚类
Z = linkage(data, method='single')
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在这个例子中,我们使用linkage函数进行最小距离聚类。该函数的第一个参数是数据,第二个参数是使用的链接方法。这里我们使用了'single'方法,即最小距离链接方法。

树形结构的可视化

树形结构是层次聚类算法的核心部分,可以使用树状图对其进行可视化。Python提供了许多用于可视化的工具,其中最流行的两个是matplotlib和seaborn库。

以下是一个使用matplotlib库绘制树状图的简单例子:

import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.cluster.hierarchy import dendrogram

fig, ax = plt.subplots(figsize=(15, 10))

# 绘制树状图
dendrogram(Z, ax=ax, leaf_font_size=8)
plt.show()
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在这个例子中,我们首先创建了一个带有ax轴的画布,然后调用dendrogram函数绘制树状图。该函数的第一个参数是Z矩阵,第二个参数是轴对象。leaf_font_size参数用于调整叶子大小。

使用seaborn库我们可以获得更美观和交互性更强的可视化效果。以下是使用seaborn库绘制树状图的例子:

import seaborn as sns

sns.set(style='white')

# 将聚类结果转换为DataFrame
df = pd.DataFrame({'x': data.index, 'y': Z[:, 2]})

# 绘制树状图
sns.scatterplot(x='x', y='y', data=df, s=50, legend=False)
plt.show()
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在这个例子中,我们首先将聚类结果转换为一个数据帧,然后使用seaborn库中的scatterplot函数绘制树状图。s参数用于调整点的大小。

簇的选择

在层次聚类算法中,有两种选择簇的方法:基于距离(即树状图中的高度)和基于数量。基于距离是指将最大距离或最小距离设为阈值,并将树状图割开,形成簇。基于数量是指选择一定数量的簇,通常是从最大距离或最小距离开始。这两种方法都有其优点和缺点,需要根据具体情况选择。

以下是一个将层次聚类结果转换为簇列表的简单例子:

from scipy.cluster.hierarchy import fcluster

# 将层次聚类结果转换为簇列表
clusters = fcluster(Z, t=2.0, criterion='distance')
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在这个例子中,我们使用fcluster函数将层次聚类结果转换为簇列表。该函数的第一个参数是Z矩阵,第二个参数是阈值,第三个参数是确定阈值类型的标准。

总结

在本篇文章中,我们讨论了Python中实现层次聚类算法的方法和一些最佳实践。我们首先了解了数据的准备工作,然后讨论了算法的选择和树形结构的可视化。最后,我们讨论了簇的选择方法。这些方法可以帮助我们更好地理解层次聚类算法,使得我们可以将其应用到自己的数据中,从而得到有用的结论。

以上就是Python中的层次聚类算法详解的详细内容,更多请关注php中文网其它相关文章!

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