ИЕРАРХИЧЕСКАЯ КЛАСТЕРИЗАЦИЯ PYTHON

Иерархическая кластеризация является одним из способов кластерного анализа, который упорядочивает объекты в иерархическое дерево на основании их сходства. Python предоставляет множество библиотек, которые могут использоваться для выполнения иерархической кластеризации.

Одна из библиотек, которую можно использовать для иерархической кластеризации, это scipy. Эта библиотека включает в себя ряд методов, таких как linkage и dendrogram, которые позволяют выполнить иерархическую кластеризацию.

import scipy.cluster.hierarchy as shc
import matplotlib.pyplot as plt
X = [[2, 5], [2, 1], [8, 0], [5, 8], [7, 5], [6, 5], [1, 2], [4, 9]]
plt.figure(figsize=(10, 7))
plt.title("Dendrograms")
dend = shc.dendrogram(shc.linkage(X, method='ward'))

В данном примере мы импортируем необходимые библиотеки, создаем данные, которые мы хотим кластеризовать, и выполняем иерархическую кластеризацию методом linkage с помощью библиотеки scipy. Затем мы строим дендрограмму для отображения полученных кластеров.

Одним из основных параметров, которые мы можем настроить при использовании метода linkage, является метод кластеризации. Есть несколько методов, таких как «single», «complete» и «average», которые могут быть использованы в зависимости от наших потребностей.

После выполнения иерархической кластеризации мы можем использовать полученную информацию для деления наших данных на кластеры с помощью функции fcluster:

from scipy.cluster.hierarchy import fcluster
max_d = 3
clusters = fcluster(linkage(X, method='ward'), max_d, criterion='distance')
print(clusters)

В данном примере мы определяем пороговое значение max_d и используем функцию fcluster для деления наших данных на кластеры на основе этого порогового значения.

Иерархический кластерный анализ. Пример 1.

ML: Кластеризация на python. Алгоритм kmeans

ИЕРАРХИЧЕСКАЯ КЛАСТЕРИЗАЦИЯ В МАШИННОМ ОБУЧЕНИИ ДЛЯ НОВИЧКОВ на Python. Какой алгоритм лучше?

002 Кластеризация средствами Python 3

Автоматизация рутинных задач на Python (Эл Свейгарт) - рецензия на книгу по Python

Агломеративная кластеризация

Лекция 3. Иерархический кластерный анализ

BLGPG-68546F485A11-24-09-19-20

Новые материалы: