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資源簡介

層次聚類(AGNES)算法(Python) 是聚類算法的一種，通過計算不同類別數據點間的相似度來創建一棵有層次的嵌套聚類樹。在聚類樹中，不同類別的原始數據點是樹的最低層，樹的頂層是一個聚類的根節點。AGNES是常用的一種層次聚類算法 使用場景：用于簇的數量較多,有連接約束等情況

資源截圖

代碼片段和文件信息 

#?-*-?coding:?utf-8?-*-
“““
????AgglomerativeClustering

“““
from?sklearn?import??cluster
from?sklearn.metrics?import?adjusted_rand_score
import?matplotlib.pyplot?as?plt

def?test_AgglomerativeClustering（*data）:
????‘‘‘
????測試?AgglomerativeClustering?的用法

????:param?data:?可變參數。它是一個元組。元組元素依次為：第一個元素為樣本集，第二個元素為樣本集的真實簇分類標記
????:return:?None
????‘‘‘
????Xlabels_true=data
????clst=cluster.AgglomerativeClustering（）
????predicted_labels=clst.fit_predict（X）
????print（“ARI:%s“%?adjusted_rand_score（labels_truepredicted_labels））
def?test_AgglomerativeClustering_nclusters（*data）:
????‘‘‘
????測試?AgglomerativeClustering?的聚類結果隨?n_clusters?參數的影響

????:param?data:??可變參數。它是一個元組。元組元素依次為：第一個元素為樣本集，第二個元素為樣本集的真實簇分類標記
????:return:?None
????‘‘‘
????Xlabels_true=data
????nums=range（150）
????ARIs=[]
????for?num?in?nums:
????????clst=cluster.AgglomerativeClustering（n_clusters=num）
????????predicted_labels=clst.fit_predict（X）
????????ARIs.append（adjusted_rand_score（labels_truepredicted_labels））

????##?繪圖
????fig=plt.figure（）
????ax=f

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