数据分析中的计划聚类

计划聚类是数据分析中一种常见的聚类方法，它的主要目的是将一组数据划分为若干个不同的组。其优势在于可以处理大规模数据，并且对数据具有较高的解释性。

如何进行计划聚类

计划聚类的基本流程：

1. 根据用户需求和目标，选择一个适合的距离度量来计算样本之间的距离。

2. 确定合适的聚类数目。

3. 选定一种合适的聚类合并策略，例如：最大极差、最小平均距离和最短距离等。

4. 选择合适的聚类初始点，并用算法计算从原始数据到聚类结果的过程。

5. 评价聚类的结果，例如：应用各种质量函数（如均方差、相对距离误差等）进行评估。

下面给出使用Python进行计划聚类的示例代码：

import numpy as np
from scipy.cluster.hierarchy import dendrogram, linkage
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成样本数据
np.random.seed(4711)
a = np.random.multivariate_normal([10, 0], [[3, 1], [1, 4]], size=[100,])
b = np.random.multivariate_normal([0, 20], [[3, 1], [1, 4]], size=[50,])
X = np.concatenate((a, b),)

# 计算距离矩阵并进行聚类
Z = linkage(X, 'ward')
fig = plt.figure(figsize=(25, 10))
dn = dendrogram(Z)

plt.show()

结束语

计划聚类作为数据分析中常用的一种聚类算法，其操作步骤简单易懂，且效果较为稳定。在实际应用中，可以根据业务需求和数据特征选用不同的计划聚类方法，达到更好的分析效果。