层次聚类是一种常用的无监督学习算法，可以将数据点分成不同的组别，从而发现数据之间的关系。Python提供了许多库来完成层次聚类的实现，本文将介绍如何使用scikit-learn库来实现层次聚类，并绘制聚类图像。 首先，我们需要导入必要的库。在这里，我们将使用NumPy和Matplotlib来处理和可视化数据，使用scikit-learn库来实现层次聚类。 ```python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.cluster import AgglomerativeClustering ``` 接下来，我们需要创建一个数据集。这里我们使用NumPy的随机数生成器来生成一个随机数据集。我们将生成100个数据点，每个数据点有两个特征。 ```python np.random.seed(0) x = np.random.randn(100, 2) ``` 然后，我们可以使用AgglomerativeClustering类来实现层次聚类。在这里，我们使用ward方法来计算距离，并指定聚类数量为3。 ```python model = AgglomerativeClustering(n_clusters=3, linkage='ward') model.fit(x) ``` 接下来，我们可以使用Matplotlib来绘制聚类图像。首先，我们需要为每个数据点分配一个颜色，以便将其显示在图像中。 ```python colors = np.array(['#377eb8', '#ff7f00', '#4daf4a']) plt.scatter(x[:,0], x[:,1], color=colors[model.labels_]) ``` 最后，我们可以将聚类结果可视化为图像。 ```python plt.show() ``` 完整代码如下： ```python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.cluster import AgglomerativeClustering # 创建数据集 np.random.seed(0) x = np.random.randn(100, 2) # 实现层次聚类 model = AgglomerativeClustering(n_clusters=3, linkage='ward') model.fit(x) # 绘制聚类图像 colors = np.array(['#377eb8', '#ff7f00', '#4daf4a']) plt.scatter(x[:,0], x[:,1], color=colors[model.labels_]) plt.show() ``` 通过上述代码，我们可以使用Python实现层次聚类，并绘制聚类图像。这个过程非常简单，只需几行代码即可完成。