python 聚类(python的聚类大全)

Python是目前最受欢迎的编程语言之一，得益于其易学易用，强大的数据处理、机器学习和人工智能库，现在在聚类算法领域也有广泛的应用。在本篇文章中，我们将介绍一些最常用的Python聚类算法，包括层次聚类、k均值聚类、DBSCAN聚类、谱聚类等等。

#层次聚类
from scipy.cluster.hierarchy import linkage, dendrogram
import matplotlib.pyplot as plt
X = ... #输入数据矩阵
Z = linkage(X, 'ward')
fig = plt.figure(figsize=(25, 10))
dn = dendrogram(Z)
plt.show()
#k均值聚类
from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn.datasets import make_blobs
X, y = make_blobs(n_samples=150, n_features=2, centers=3, cluster_std=0.5, shuffle=True)
kmeans = KMeans(n_clusters=3)
y_kmeans = kmeans.fit_predict(X)
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y_kmeans, s=50, cmap='viridis')
#DBSCAN聚类
from sklearn.cluster import DBSCAN
from sklearn.datasets import make_moons
X, y = make_moons(n_samples=200, noise=0.05, random_state=0)
dbscan = DBSCAN(eps=0.3, min_samples=5)
y_dbscan = dbscan.fit_predict(X)
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y_dbscan, s=50, cmap='viridis')
#谱聚类
from sklearn.cluster import SpectralClustering
from sklearn.datasets import make_moons
X, y = make_moons(n_samples=200, noise=0.05, random_state=0)
spectral = SpectralClustering(n_clusters=2, affinity='nearest_neighbors', assign_labels='kmeans')
y_spectral = spectral.fit_predict(X)
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y_spectral, s=50, cmap='viridis')

这些算法都有各自的优缺点，并且适用于不同的数据集和聚类方式。使用这些算法时，需要根据具体情况进行调参和选择。在实际应用中，这些算法可以应用于人工智能、数据挖掘和图像处理等领域，为我们提供了丰富的聚类工具。