我正在测试几种聚类算法,并得到了一些很好的结果。我做的最后一件事是运行一个层次聚类算法。这是我的密码
# Libraries
import pandas as pd
from matplotlib import pyplot as plt
from scipy.cluster.hierarchy import dendrogram, linkage
import numpy as np
df = df_final[['Volume_Used', 'Biz_Expense', 'Biz_Revenue']]
# Calculate the distance between each sample
Z = linkage(df, 'ward')
# Control number of clusters in the plot + add horizontal line.
dendrogram(Z, color_threshold=240)
plt.axhline(y=240, c='grey', lw=1, linestyle='dashed')
# Show the graph
plt.show()
这就产生了这个
最终的结果是乱七八糟的,所以我什么都看不到,这很好。有没有办法将这些结果集群映射到数据帧?现在,我正在运行KMeans、aggregative、optics、dbscan、affinity propagation等。在每个实例中,我都会获得标签并将标签集群附加到数据帧中,只需这样做
df_final['cluster_number_optics']=labels
有没有一种方法可以为分层集群做同样的事情?我觉得应该有这样的东西,但我不知道怎么做,因为这种集群与其他类型的集群非常不同
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