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Pandas中怎么使用層次聚類算法

小億
87
2024-05-13 11:16:53
欄目: 編程語言

Pandas本身并沒有提供層次聚類算法的實現(xiàn)，但可以使用scikit-learn庫中的AgglomerativeClustering來實現(xiàn)層次聚類算法。下面是一個使用Pandas和scikit-learn來進行層次聚類的示例代碼：

import pandas as pd
from sklearn.cluster import AgglomerativeClustering

# 創(chuàng)建一個示例數(shù)據(jù)集
data = {
    'X': [1, 2, 3, 4, 5],
    'Y': [6, 7, 8, 9, 10]
}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用AgglomerativeClustering進行層次聚類
clustering = AgglomerativeClustering(n_clusters=2)
df['cluster'] = clustering.fit_predict(df)

# 打印聚類結(jié)果
print(df)

在上面的示例中，我們首先創(chuàng)建了一個示例數(shù)據(jù)集，然后使用AgglomerativeClustering來進行層次聚類，最后將聚類結(jié)果添加到數(shù)據(jù)集中并打印出來。

需要注意的是，層次聚類是一種無監(jiān)督學習方法，需要根據(jù)具體的數(shù)據(jù)集和問題來選擇合適的參數(shù)（如n_clusters）來進行聚類。在實際使用中，可以根據(jù)需要對層次聚類進行調(diào)參來獲得更好的聚類效果。

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