Python中层次聚类法的应用及示例

Python中的层次聚类法是一种常用的聚类算法，它可将数据集中的样本分为不同的类别，从而有助于数据的分类和分析。在Python中，我们可以利用scikit-learn库中的AgglomerativeClustering类来实施层次聚类。层次聚类法的核心思想是将数据集中的每个样本视为独立类别，然后逐渐将相似的样本合并成更大的类别，直至所有样本合并为一个类别。这一过程可用树形结构表示，称为聚类树或树状图。

在Python中，使用AgglomerativeClustering类时，关键参数包括n_clusters（聚类数量）、linkage（连接方式）和affinity（相似度度量方式）等。连接方式可选择单链接、完全链接和平均链接等，相似度度量方式可选欧几里得距离、曼哈顿距离和余弦相似度等。

下面是一个简单的层次聚类示例：

from sklearn.cluster import AgglomerativeClustering
import numpy as np

X = np.array([
    [1, 2],
    [2, 2],
    [2, 3],
    [8, 7],
    [8, 8],
    [9, 7]
])

clustering = AgglomerativeClustering(n_clusters=2, linkage='average', affinity='manhattan')
clustering.fit(X)

labels = clustering.labels_

这篇文章将详细介绍Python中层次聚类法的应用，并提供示例，帮助您更好地理解如何使用该算法进行数据聚类分析。