聚类算法——层次聚类算法
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发布时间：2024-09-15 02:00
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时间：2024-10-01 10:31
层次聚类，一种通过深度洞察数据内在结构的聚类方法，犹如构建一棵层次分明的分类树，自上而下与自下而上交织，将个体逐层归并成更大的类别。其过程独具魅力：首先，每个数据点独立为一类，计算其与其他点的距离；接着，最相似的两点合并，形成新的类别；这个过程不断迭代，直到所有数据点都被收纳在一个超类中。层次聚类的魅力在于无需预先设定聚类数，对距离度量极具敏感性，特别适合处理层次分明的数据结构。
然而，这种优雅背后隐藏着挑战：时间复杂度较高，可能在大规模数据集上显得吃力。在Python的世界里，sklearn.cluster.AgglomerativeClustering和scipy.cluster.hierarchy.linkage提供了丰富的参数工具，帮助我们精细调整算法的运作。如何确定最佳的聚类数呢？答案就藏在合并过程中那些距离的微妙突变中，它们揭示了数据的自然分界线。
让我们通过sklearn和scipy库，深入探索这一算法的实践。首先，从sklearn.datasets导入经典的iris数据集，提取出特征X和目标变量target。然后，通过标准化处理（scaler = StandardScaler(); X_scaled = scaler.fit_transform(X); X_normalized = normalize(X_scaled)），确保数据的可比性。
接下来，我们利用scipy的强大功能，通过ward方法（Z = linkage(X_normalized, 'ward', 'euclidean')）计算距离，绘制出 dendrogram，它直观展示了数据点之间的紧密程度。随后，借助sklearn的AgglomerativeClustering（n_clusters=None, distance_threshold=5），我们进行聚类分析，期待揭示数据的秘密面貌。
最后，我们将呈现两个图表：一幅展示聚类过程中距离随时间的变化，另一幅则生动展示了聚类结果的可视化，让人一目了然地看到数据如何被分隔成不同的类别。通过这两个图表，我们将深度解读层次聚类算法的威力，以及它在实际问题中的应用价值。
聚类算法——层次聚类算法
层次聚类，一种通过深度洞察数据内在结构的聚类方法，犹如构建一棵层次分明的分类树，自上而下与自下而上交织，将个体逐层归并成更大的类别。其过程独具魅力：首先，每个数据点独立为一类，计算其与其他点的距离；接着，最相似的两点合并，形成新的类别；这个过程不断迭代，直到所有数据点都被收纳在一个...
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