Python聚类算法之凝聚层次聚类实例分析

2019-11-25 17:01:37

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本文实例讲述了Python聚类算法之凝聚层次聚类。分享给大家供大家参考，具体如下：

凝聚层次聚类：所谓凝聚的，指的是该算法初始时，将每个点作为一个簇，每一步合并两个最接近的簇。另外即使到最后，对于噪音点或是离群点也往往还是各占一簇的，除非过度合并。对于这里的“最接近”，有下面三种定义。我在实现是使用了MIN，该方法在合并时，只要依次取当前最近的点对，如果这个点对当前不在一个簇中，将所在的两个簇合并就行：

单链(MIN):定义簇的邻近度为不同两个簇的两个最近的点之间的距离。
全链(MAX):定义簇的邻近度为不同两个簇的两个最远的点之间的距离。
组平均：定义簇的邻近度为取自两个不同簇的所有点对邻近度的平均值。

# scoding=utf-8# Agglomerative Hierarchical Clustering(AHC)import pylab as plfrom operator import itemgetterfrom collections import OrderedDict,Counterpoints = [[int(eachpoint.split('#')[0]), int(eachpoint.split('#')[1])] for eachpoint in open("points","r")]# 初始时每个点指派为单独一簇groups = [idx for idx in range(len(points))]# 计算每个点对之间的距离disP2P = {}for idx1,point1 in enumerate(points):  for idx2,point2 in enumerate(points):    if (idx1 < idx2):      distance = pow(abs(point1[0]-point2[0]),2) + pow(abs(point1[1]-point2[1]),2)      disP2P[str(idx1)+"#"+str(idx2)] = distance# 按距离降序将各个点对排序disP2P = OrderedDict(sorted(disP2P.iteritems(), key=itemgetter(1), reverse=True))# 当前有的簇个数groupNum = len(groups)# 过分合并会带入噪音点的影响，当簇数减为finalGroupNum时，停止合并finalGroupNum = int(groupNum*0.1)while groupNum > finalGroupNum:  # 选取下一个距离最近的点对  twopoins,distance = disP2P.popitem()  pointA = int(twopoins.split('#')[0])  pointB = int(twopoins.split('#')[1])  pointAGroup = groups[pointA]  pointBGroup = groups[pointB]  # 当前距离最近两点若不在同一簇中，将点B所在的簇中的所有点合并到点A所在的簇中，此时当前簇数减1  if(pointAGroup != pointBGroup):    for idx in range(len(groups)):      if groups[idx] == pointBGroup:        groups[idx] = pointAGroup    groupNum -= 1# 选取规模最大的3个簇，其他簇归为噪音点wantGroupNum = 3finalGroup = Counter(groups).most_common(wantGroupNum)finalGroup = [onecount[0] for onecount in finalGroup]dropPoints = [points[idx] for idx in range(len(points)) if groups[idx] not in finalGroup]# 打印规模最大的3个簇中的点group1 = [points[idx] for idx in xrange(len(points)) if groups[idx]==finalGroup[0]]group2 = [points[idx] for idx in xrange(len(points)) if groups[idx]==finalGroup[1]]group3 = [points[idx] for idx in xrange(len(points)) if groups[idx]==finalGroup[2]]pl.plot([eachpoint[0] for eachpoint in group1], [eachpoint[1] for eachpoint in group1], 'or')pl.plot([eachpoint[0] for eachpoint in group2], [eachpoint[1] for eachpoint in group2], 'oy')pl.plot([eachpoint[0] for eachpoint in group3], [eachpoint[1] for eachpoint in group3], 'og')  # 打印噪音点，黑色pl.plot([eachpoint[0] for eachpoint in dropPoints], [eachpoint[1] for eachpoint in dropPoints], 'ok')  pl.show()

运行效果截图如下：