pythonscipy怎么做層次聚類？Python機(jī)器學(xué)習(xí)包里面的集群提供了很多的聚類算法，其中ward_u3;Tree實(shí)現(xiàn)了凝聚層次聚類算法。但是我不明白樹的返回值是什么意思，所以我決定尋找另一種方

pythonscipy怎么做層次聚類？

Python機(jī)器學(xué)習(xí)包里面的集群提供了很多的聚類算法，其中ward_u3;Tree實(shí)現(xiàn)了凝聚層次聚類算法。但是我不明白樹的返回值是什么意思，所以我決定尋找另一種方法來實(shí)現(xiàn)它。經(jīng)過搜索，我們發(fā)現(xiàn)scipy.cluster.hierarchy層次結(jié)構(gòu). fclusterdata可以實(shí)現(xiàn)層次聚類。

在Python中聚類后，如何知道哪個樣本屬于哪一類？

首先可以看到聚類后的樣本

如果使用Python sklearn中的K-means聚類算法，算法類本身就有一些屬性可以知道聚類后的情況。

例如，有一些模型屬性，clusterucentersuuuuuux是聚類后得到的聚類中心，標(biāo)簽uuux如上圖所示，樣本[1.4，0.2]對應(yīng)第三個類別，聚類結(jié)果還有每個類別的聚類中心和每個類別的樣本數(shù)。這種方法可以用來尋找相應(yīng)的標(biāo)簽分類。

當(dāng)然，還有一種預(yù)測方法，可以直接輸出輸入樣本的類標(biāo)簽

原型聚類，也稱為基于原型的聚類。這種算法假設(shè)聚類結(jié)構(gòu)可以由一組原型來表征，首先對原型進(jìn)行初始化，然后對原型進(jìn)行迭代更新。不同的原型和不同的解決方案被用來生成不同的算法。K-means算法是一種常見的原型聚類算法。

層次聚類是一種基于原型的聚類算法，它試圖在不同的層次上劃分?jǐn)?shù)據(jù)集，形成樹狀聚類結(jié)構(gòu)。數(shù)據(jù)集可分為自下而上的聚合策略和自上而下的拆分策略。層次聚類算法的優(yōu)點(diǎn)是通過繪制樹狀圖來直觀地解釋聚類結(jié)果。分層聚類的另一個優(yōu)點(diǎn)是它不需要預(yù)先指定聚類的數(shù)目