使用 Sklearn 实现凝聚聚类

在机器学习领域中，聚类是一种常见的无监督学习方法，凝聚聚类是其中一种最常用的方法之一。在本文中，我们将使用 Sklearn 库来实现凝聚聚类，并通过代码和例子来介绍该方法的基本原理和使用方法。

凝聚聚类的基本原理

凝聚聚类是一种层次聚类的方法，它基于以下思想：开始时，每个样本点都是一个簇，然后将距离最近的两个簇合并成一个簇，重复此操作，直到所有样本点都被聚为一个簇。在这个过程中，我们可以使用不同的距离度量来判断两个簇的相似度，例如欧几里得距离或曼哈顿距离等。

Sklearn 库的使用

Sklearn 是一个常用的 Python 机器学习库，它提供了许多常用的聚类算法的实现，包括凝聚聚类。

首先，我们需要导入 Sklearn 库：

from sklearn.cluster import AgglomerativeClustering

然后，我们需要使用 AgglomerativeClustering 函数来进行凝聚聚类：

agc = AgglomerativeClustering(n_clusters=2, affinity='euclidean', linkage='ward')

这里，我们将聚类簇数设置为 2，使用欧几里得距离度量相似度，并使用 ward 方法来计算簇间距离。

代码示例

我们可以使用一个虚拟数据集来演示凝聚聚类的使用。下面是一个使用 Sklearn 实现凝聚聚类的 Python 代码示例：

import numpy as np
from sklearn.cluster import AgglomerativeClustering

# 创建虚拟数据集
X = np.array([[5, 3], [10, 15], [15, 12], [24, 10], [30, 30], [85, 70], [71, 80], [60, 78], [55, 52], [80, 91]])

# 定义凝聚聚类模型
agc = AgglomerativeClustering(n_clusters=2, affinity='euclidean', linkage='ward')

# 拟合模型并得到预测结果
agc.fit(X)
labels = agc.labels_

# 输出结果
print("聚类结果：")
print(labels)

运行这段代码后，我们得到的聚类结果为：

聚类结果：
[0 0 0 0 0 1 1 1 1 1]

这里，我们将数据集分为了两个簇，其中前 5 个样本点被分为一个簇，后 5 个样本点被分为另一个簇。

总结

本文介绍了使用 Sklearn 库实现凝聚聚类的基本原理和使用方法，并提供了一个简单的 Python 代码示例。在实际应用中，我们可以使用凝聚聚类来对数据集进行聚类分析，发现其中的模式和结构，得到数据的更深层次的认识。