Python實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單層次聚類算法以及可視化
更新時(shí)間：2019年03月18日 09:45:09 作者：York1996
這篇文章主要為大家詳細(xì)介紹了Python實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單層次聚類算法以及可視化，具有一定的參考價(jià)值，感興趣的小伙伴們可以參考一下
本文實(shí)例為大家分享了Python實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單層次聚類算法，以及可視化，供大家參考，具體內(nèi)容如下
基本的算法思路就是：把當(dāng)前組間距離最小的兩組合并成一組。
算法的差異在算法如何確定組件的距離，一般有最大距離，最小距離，平均距離，馬氏距離等等。
代碼如下：
import numpy as np
import data_helper
np.random.seed(1)
def get_raw_data(n):
_data=np.random.rand(n,2)
#生成數(shù)據(jù)的格式是n個(gè)（x,y）
_groups={idx:[[x,y]] for idx,(x,y) in enumerate(_data)}
return _groups
def cal_distance(cluster1,cluster2):
#采用最小距離作為聚類標(biāo)準(zhǔn)
_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:#判斷是不是所有的數(shù)據(jù)是不是歸為了同一類
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#這里的j>i
groups[min_i].extend(groups.pop(min_j))
data_helper.draw_data(groups)
#一共n個(gè)簇，共迭代n-1次
運(yùn)行的效果就是迭代一次，組數(shù)就會(huì)少一次，調(diào)用畫圖方法，同一組的數(shù)據(jù)被顯示為一個(gè)顏色。
以上就是本文的全部?jī)?nèi)容，希望對(duì)大家的學(xué)習(xí)有所幫助，也希望大家多多支持腳本之家。
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