python：实现分层聚类算法(附完整源码)

在合并或分裂的过程中，需要定义簇间的距离度量，如单连接（两个簇中最近的两个点之间的距离）、全连接（两个簇中最远的两个点之间的距离）和平均连接（两个簇中所有点对之间距离的平均值）等。每个数据点都有一个对应的核函数，通过计算数据点在核函数下的密度梯度，然后沿着密度梯度上升的方向移动数据点，直到收敛。例如，在目标跟踪场景中，通过跟踪目标的特征点的密度分布来确定目标的位置。原理：根据给定的样本数据集定义一个描述成对数据点相似度的亲合矩阵，并且计算矩阵的特征值和特征向量，然后选择合适的特征向量聚类不同的数据点。

一、聚类（无监督）的目标使同一类对象的相似度尽可能地大；不同类对象之间的相似度尽可能地小。二、层次聚类层次聚类算法实际上分为两类：自上而下或自下而上。自下而上的算法在一开始就将每个数据点视为一个单一的聚类，然后依次合并（或聚集）类，直到所有类合并成一个包含所有数据点的单一聚类。因此，自下而上的层次聚类称为合成聚类或HAC。聚类的层次结构用一棵树（或树状图）表示。树的根是收集所有样本的唯一聚类，而叶...

三特征值输入，单结果输出聚类。内含数据集、代码，可直接运行。 结构清晰、代码简单，傻瓜式操作。

该算法将具有足够密度的区域划分为簇(即要求聚类空间中的一定区域内所包含对象的数目不小于某一给定阈值)，并在具有噪声的空间数据库中发现任意形状的簇，它将簇定义为密度相连的点的最大集合。在上图中，第一步就是寻找红色的核心点，第二步就是用绿色箭头联通红色点。min_samples ：作为核心点的话邻域(即以其为圆心，eps为半径的圆，含圆上的点)中的最小样本数(包括点本身)。db.core_sample_indices_ 表示的是某个点在寻找核心点集合的过程中暂时被标为噪声点的点(即周围点。

本文介绍了层次聚类/系统聚类、变量聚类的基本原理，以及对应的python代码

python实现层次聚类 | 沙湖王python实现层次聚类 作者: rickey 日期: 2012 年 7 月 24 日 发表评论 (9) 查看评论    昨晚到现在一直在研究层次聚类的问题。scipy包含了一些层次聚类的包和函数，但是它的文档实在太坑爹了，http://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/cluster.hierarchy.html 这...

层次聚类(Hierarchical Clustering)一.概念层次聚类不需要指定聚类的数目，首先它是将数据中的每个实例看作一个类，然后将最相似的两个类合并，该过程迭代计算只到剩下一个类为止，类由两个子类构成，每个子类又由更小的两个子类构成。如下图所示：二.合并方法在聚类中每次迭代都将两个最近的类进行合并，这个类间的距离计算方法常用的有三种：1.单连接聚类(Single-linkage clus...

层次聚类(Hierarchical Clustering) 一.概念 　　层次聚类不需要指定聚类的数目，首先它是将数据中的每个实例看作一个类，然后将最相似的两个类合并，该过程迭代计算只到剩下一个类为止，类由两个子类构成，每个子类又由更小的两个子类构成。如下图所示： 二.合并方法 在聚类中每次迭代都将两个最近的类进行合并，这个类间的距离计算方法常用的有三种： 1.单连接聚类(Sin...

层次聚类算法 顾名思义，层次聚类就是一层一层的进行聚类，可以由上向下把大的类别（cluster）分割，叫作分裂法；也可以由下向上对小的类别进行聚合，叫作凝聚法；但是一般用的比较多的是由下向上的凝聚方法。 分裂法： 分裂法指的是初始时将所有的样本归为一个类簇，然后依据某种准则进行逐渐的分裂，直到达到某种条件或者达到设定的分类数目。用算法描述： 输入：样本集合D，聚类数目或者某个条件（一般是样本距离的阈值，这样就可不设置聚类数目） 输出：聚类结果 1.将样本集中的所有的样本归为一个类簇； repeat：

机器学习中的层次聚类，python实现

调用 dendrogram 函数，传入前面得到的连接矩阵 Z，该函数会根据连接矩阵中的信息绘制出树状图，树状图清晰地展示了聚类的层次结构，纵轴表示簇之间的距离（距离越小，说明在相应层次上被合并的簇越相似），横轴则对应着数据集中的样本索引（在这里就是城市的索引，虽然用索引展示不太直观，但能反映出各个城市在聚类过程中的合并情况）。函数执行后会返回一个连接矩阵 Z，它包含了聚类过程中各个簇合并的相关信息，例如合并的簇索引、距离等，这些信息是后续绘制树状图的关键依据。

层次聚类（Hierarchical Clustering）类似于一个树状结构，对数据集采用某种方法逐层地进行分解或者汇聚，直到分出的最后一层的所有类别数据满足要求为止。 当数据集不知道应该分为多少类时，使用层次聚类比较适合。 无论是凝聚方法还是分裂方法，一个核心问题是度量两个簇之间的距离，其中每个簇是一个数据样本集合。