[教程]掌握Python层次聚类：从入门到实战，轻松实现数据可视化分析

引言层次聚类是一种常用的无监督学习算法，它通过将数据点根据相似性进行分组，从而发现数据中的自然结构。Python作为一种强大的编程语言，在数据处理和机器学习领域有着广泛的应用。本文将带您从入门到实战，...

引言

层次聚类是一种常用的无监督学习算法，它通过将数据点根据相似性进行分组，从而发现数据中的自然结构。Python作为一种强大的编程语言，在数据处理和机器学习领域有着广泛的应用。本文将带您从入门到实战，学习如何使用Python实现层次聚类，并通过可视化分析结果。

一、层次聚类原理

1.1 聚类过程

层次聚类主要包括两个过程：凝聚和分裂。

• 凝聚过程：从每个样本开始，将它们视为单独的簇，然后逐渐合并距离较近的簇，直至所有样本都属于同一个簇。
• 分裂过程：与凝聚过程相反，它是从一个大簇开始，将其逐步分裂成更小的簇，直至每个样本都是一个簇。

1.2 聚类方法

层次聚类主要分为以下两种方法：

• 自底向上：从样本开始，逐渐合并成簇。
• 自顶向下：从所有样本都属于同一个簇开始，逐渐分裂成更小的簇。

二、Python层次聚类实现

在Python中，可以使用scipy库中的linkage函数和dendrogram函数来实现层次聚类。

2.1 导入库

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.cluster.hierarchy import dendrogram, linkage

2.2 数据准备

# 创建一个简单的数据集
data = np.array([[1, 2], [2, 3], [3, 4], [5, 6], [6, 7]])

2.3 聚类

# 计算距离矩阵
linked = linkage(data, method='ward')
# 绘制树状图
dendrogram(linked)
plt.show()

2.4 分割聚类

from scipy.cluster.hierarchy import fcluster
# 设置阈值，分割聚类
threshold = 4
clusters = fcluster(linked, threshold, criterion='distance')
# 绘制聚类结果
plt.scatter(data[:, 0], data[:, 1], c=clusters)
plt.show()

三、层次聚类可视化分析

通过层次聚类，我们可以发现数据中的自然结构，并通过可视化分析结果。

3.1 2D可视化

对于二维数据，我们可以通过散点图来展示聚类结果。

plt.scatter(data[:, 0], data[:, 1], c=clusters)
plt.show()

3.2 3D可视化

对于三维数据，我们可以使用matplotlib库中的mplot3d模块进行可视化。

from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
ax.scatter(data[:, 0], data[:, 1], data[:, 2], c=clusters)
plt.show()

四、总结

本文介绍了层次聚类的原理、Python实现以及可视化分析。通过学习本文，您可以轻松掌握层次聚类，并在实际项目中应用。