基于Python实现树形聚类算法
树形聚类是一种基于树形结构的聚类方法，它通过将数据点逐次合并到更大的类别中来构建层次结构。在这个过程中，每个类别都被表示为一棵树的分支，因此也称为层次聚类。
Python中有多种实现树形聚类的库，比如Scipy、Scikit-learn等。以下是使用Scipy库进行树形聚类的示例代码：
from scipy.cluster.hierarchy import dendrogram, linkage import matplotlib.pyplot as plt # 构建样本数据 data = [[1,1],[1.5,2],[3,4],[5,7],[3.5,5],[4.5,5],[3.5,4.5]] # 使用ward方法进行聚类 Z = linkage(data, method='ward') # 画出树形图 dendrogram(Z) plt.show()
该示例中，我们首先构建了一个包含7个点的数据集，然后使用ward方法进行聚类，最后通过dendrogram函数画出树形图。
以上代码中，我们并未使用字符串作为数据样本。如果要使用字符串作为数据样本，可以将字符串转换为向量表示，再进行聚类。以下是使用Scikit-learn库进行树形聚类的示例代码：
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer from scipy.cluster.hierarchy import dendrogram, linkage import matplotlib.pyplot as plt # 构建字符串样本数据 data = ["pidancode.com is a programming website", "I like to code in Python", "Python is a popular programming language", "皮蛋编程是一个编程社区", "大家一起来学习编程吧", "学习编程可以让人变得更聪明"] # 将字符串转换为向量表示 vectorizer = TfidfVectorizer() X = vectorizer.fit_transform(data) # 使用ward方法进行聚类 Z = linkage(X.toarray(), method='ward') # 画出树形图 dendrogram(Z, labels=data) plt.show()
该示例中，我们首先构建了包含六个字符串样本的数据集，然后使用TfidfVectorizer将字符串转换为向量表示。最后使用ward方法进行聚类，再将聚类结果通过dendrogram函数画出树形图。在画出树形图时，我们通过labels参数将每个样本对应的字符串标签添加到图上。
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