АГЛОМЕРАТИВНАЯ КЛАСТЕРИЗАЦИЯ PYTHON

Агломеративная кластеризация, также известная как иерархическая кластеризация, является методом машинного обучения, который объединяет близко расположенные объекты для создания кластеров.

В Python для реализации агломеративной кластеризации можно использовать библиотеку scipy. Вот пример кода:

import numpy as np
from scipy.cluster.hierarchy import linkage, dendrogram
import matplotlib.pyplot as plt
# Создание случайных данных
X = np.random.random((10, 3))
# Расчет расстояний между объектами
Z = linkage(X, 'ward')
# Построение дендрограммы
dendrogram(Z)
plt.show()

В этом примере мы создали случайные данные, рассчитали расстояния между объектами с помощью метода ward и построили дендрограмму с помощью функции dendrogram из scipy.cluster.hierarchy. В результате мы получили визуализацию иерархической кластеризации.

Кластерный анализ. Подробная инструкция с примерами

ML: Кластеризация на python. Алгоритм kmeans

DBSCAN Clustering - Python - Clustering

K-Means Clustering Algorithm with Python Tutorial

How to Perform Hierarchical Clustering in Python( Step by Step)

Кластеризация в Python (KMeans и иерархическая)

Методика 1-3-10 Кластеризация акций по дневным приращениям и их скользящим средним. #python

#35. Агломеративная иерархическая кластеризация. Дендограмма - Машинное обучение

#33. Алгоритм кластеризации Ллойда (K-средних, K-means) - Машинное обучение

Агломеративная кластеризация

BLGPG-863A8CDC4F00-24-11-24-01

Новые материалы: