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解释代码 from sklearn.preprocessing import normalize data_scaled = normalize(data) data_scaled = pd.DataFrame(data_scaled, columns=data.columns) import scipy.cluster.hierarchy as shc plt.figure(figsize=(10, 7)) plt.title("Dendrograms") dend = shc...

这段代码实现了层次聚类(Hierarchical Clustering)算法的应用。下面是代码的解释:

  1. 导入必要的库,包括sklearn.preprocessing、scipy.cluster.hierarchy和sklearn.cluster等。
  2. 使用normalize函数对数据集进行标准化处理,将每个特征缩放到单位范数(norm)内,并将结果保存在data_scaled中。
  3. 将标准化后的数据转换为DataFrame格式,并使用原始数据集data的列名作为新DataFrame的列名。
  4. 创建一个大小为(10, 7)的图形窗口,并设置标题为”Dendrograms”。
  5. 使用ward方法计算标准化后的数据集data_scaled上的距离矩阵,并绘制层次聚类(树状图)。
  6. 创建另一个大小为(10, 7)的图形窗口,并设置标题为”Dendrograms”。
  7. 再次使用ward方法计算标准化后的数据集data_scaled上的距离矩阵,并绘制层次聚类(树状图)。
  8. 在树状图中添加一条红色虚线,该虚线表示切割树以得到不同聚类数量时选择合适距离值的位置。
  9. 初始化AgglomerativeClustering层次聚类模型,并将n_clusters设置为2(表示分成2个聚类)。
  10. 对标准化后的数据集data_scaled进行聚类,并将聚类结果保存在cluster中。
  11. 再次初始化AgglomerativeClustering层次聚类模型,并对标准化后的数据集data_scaled进行聚类。


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