Python使用Scikit-learn层次聚类
准备工作:
在使用Scikit-learn进行层次聚类之前，我们需要先搭建Python环境并安装必要的库。
1. 安装Python：可以从Python官方网站（https://www.python.org）下载并安装适合您操作系统的Python版本。
2. 安装Scikit-learn库：在Python环境中，可以使用pip命令安装Scikit-learn库。打开终端或命令提示符，输入以下命令：
bash
pip install scikit-learn
3. 安装其他依赖库：在使用层次聚类算法时，我们还需要安装一些其他库，如NumPy和Matplotlib。执行以下命令安装：
bash
pip install numpy matplotlib
依赖的类库:
在层次聚类任务中，我们将使用Scikit-learn库中的sklearn.cluster.AgglomerativeClustering类来执行层次聚类。
数据集介绍和下载网址:
对于本样例，让我们使用UCI机器学习库中的鸢尾花数据集。该数据集包含150个样本，分为3类，每类有50个实例。
数据集可以从该网址下载：https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/iris
样例数据:
鸢尾花数据集包含4个特征：花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度。每个样本都有相应的类别标签，即鸢尾花的品种。
完整样例代码:
下面是一个使用鸢尾花数据集进行层次聚类的完整Python代码示例：
python
import numpy as np
from sklearn.cluster import AgglomerativeClustering
from sklearn.datasets import load_iris
# 加载鸢尾花数据集
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target
# 执行层次聚类
clustering = AgglomerativeClustering(n_clusters=3).fit(X)
# 输出每个样本的聚类标签
print("样本的聚类标签:")
print(clustering.labels_)
该代码示例加载鸢尾花数据集并将其分成3个聚类。然后，通过调用AgglomerativeClustering类的fit方法执行层次聚类。
最后，我们打印输出每个样本的聚类标签。
总结:
本样例使用Scikit-learn库的AgglomerativeClustering类实现了一个简单的层次聚类。在实际应用中，我们可以根据需求调整参数和数据集，进行更复杂的层次聚类任务。
