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在层次聚类中#xff0c;聚类结果可以以树状结构表示#xff0c;通常称为树状图#xff08;Dendrogram#xff09;。树状图展示了数据点如何被合并或分裂以形成聚类的层次结构。通过观察树状图#xff0c;可以更直观地理解数据点之间的相似性和关系。
在比较树状图…概念
在层次聚类中聚类结果可以以树状结构表示通常称为树状图Dendrogram。树状图展示了数据点如何被合并或分裂以形成聚类的层次结构。通过观察树状图可以更直观地理解数据点之间的相似性和关系。
在比较树状图时主要关注以下几个方面
高度和距离树状图中的垂直轴表示合并或分裂的距离或相似度。较低的连接高度表示较近的数据点或聚类而较高的连接高度表示较远的数据点或聚类。
切割点通过水平线在树状图上切割可以将聚类结果截断为特定数量的聚类。不同高度处的切割点将产生不同数量的聚类。
紧密度和分离度在树状图中紧密的聚类会产生更短的连接而分离的聚类会产生较长的连接。根据树状图的形态可以判断哪些聚类紧密度较高哪些分离度较高。
层次结构树状图的深度表示数据点被合并或分裂的次数。较浅的分支表示较高层次的合并或分裂而较深的分支表示较低层次的合并或分裂。
特定模式树状图中的一些模式可能会暗示数据的特定结构或关系。例如长时间期内连接较长的情况可能表示数据点之间的相似度较低。
代码实现
import numpy as np
from scipy.cluster.hierarchy import linkage, dendrogram
import matplotlib.pyplot as plt# 创建一个示例数据集
X np.array([[1, 2], [2.5, 3], [3, 4], [6, 8], [7, 9]])# 计算连接矩阵
Z linkage(X, methodward)# 绘制树状图
plt.figure(figsize(10, 5))
dendrogram(Z)
plt.title(Dendrogram)
plt.xlabel(Data Points)
plt.ylabel(Distance)
plt.show()
