凝聚層次聚類：所謂凝聚的，指的是該算法初始時，將每個點作為一個簇，每一步合并兩個最接近的簇。另外即使到最后，對于噪音點或是離群點也往往還是各占一簇的，除非過度合并。對于這里的“最接近”，有下面三種定義。我在實現(xiàn)是使用了MIN，該方法在合并時，只要依次取當前最近的點對，如果這個點對當前不在一個簇中，將所在的兩個簇合并就行：

單鏈(MIN):定義簇的鄰近度為不同兩個簇的兩個最近的點之間的距離。
全鏈(MAX):定義簇的鄰近度為不同兩個簇的兩個最遠的點之間的距離。
組平均：定義簇的鄰近度為取自兩個不同簇的所有點對鄰近度的平均值。

# scoding=utf-8
# Agglomerative Hierarchical Clustering(AHC)
import pylab as pl
from operator import itemgetter
from collections import OrderedDict,Counter
points = [[int(eachpoint.split('#')[0]), int(eachpoint.split('#')[1])] for eachpoint in open("points","r")]
# 初始時每個點指派為單獨一簇
groups = [idx for idx in range(len(points))]
# 計算每個點對之間的距離
disP2P = {}
for idx1,point1 in enumerate(points):
  for idx2,point2 in enumerate(points):
    if (idx1 < idx2):
      distance = pow(abs(point1[0]-point2[0]),2) + pow(abs(point1[1]-point2[1]),2)
      disP2P[str(idx1)+"#"+str(idx2)] = distance
# 按距離降序?qū)⒏鱾€點對排序
disP2P = OrderedDict(sorted(disP2P.iteritems(), key=itemgetter(1), reverse=True))
# 當前有的簇個數(shù)
groupNum = len(groups)
# 過分合并會帶入噪音點的影響，當簇數(shù)減為finalGroupNum時，停止合并
finalGroupNum = int(groupNum*0.1)
while groupNum > finalGroupNum:
  # 選取下一個距離最近的點對
  twopoins,distance = disP2P.popitem()
  pointA = int(twopoins.split('#')[0])
  pointB = int(twopoins.split('#')[1])
  pointAGroup = groups[pointA]
  pointBGroup = groups[pointB]
  # 當前距離最近兩點若不在同一簇中，將點B所在的簇中的所有點合并到點A所在的簇中，此時當前簇數(shù)減1
  if(pointAGroup != pointBGroup):
    for idx in range(len(groups)):
      if groups[idx] == pointBGroup:
        groups[idx] = pointAGroup
    groupNum -= 1
# 選取規(guī)模最大的3個簇，其他簇歸為噪音點
wantGroupNum = 3
finalGroup = Counter(groups).most_common(wantGroupNum)
finalGroup = [onecount[0] for onecount in finalGroup]
dropPoints = [points[idx] for idx in range(len(points)) if groups[idx] not in finalGroup]
# 打印規(guī)模最大的3個簇中的點
group1 = [points[idx] for idx in xrange(len(points)) if groups[idx]==finalGroup[0]]
group2 = [points[idx] for idx in xrange(len(points)) if groups[idx]==finalGroup[1]]
group3 = [points[idx] for idx in xrange(len(points)) if groups[idx]==finalGroup[2]]
pl.plot([eachpoint[0] for eachpoint in group1], [eachpoint[1] for eachpoint in group1], 'or')
pl.plot([eachpoint[0] for eachpoint in group2], [eachpoint[1] for eachpoint in group2], 'oy')
pl.plot([eachpoint[0] for eachpoint in group3], [eachpoint[1] for eachpoint in group3], 'og')  
# 打印噪音點，黑色
pl.plot([eachpoint[0] for eachpoint in dropPoints], [eachpoint[1] for eachpoint in dropPoints], 'ok')  
pl.show()

運行效果截圖如下：