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:
- 导入必要的库,包括sklearn.preprocessing、scipy.cluster.hierarchy和sklearn.cluster等。
- 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。
- 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。
- 创建一个大小为(10, 7)的图形窗口,并设置标题为”Dendrograms”。
- 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)。
- 创建另一个大小为(10, 7)的图形窗口,并设置标题为”Dendrograms”。
- 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)。
- 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。
- 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)。
- 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。
- 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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