Python中的fcluster()函数：一种快速的层次聚类算法

fcluster()函数是Python中scipy库中的一个函数，用于执行快速的层次聚类算法。层次聚类是一种自上而下的聚类方法，它将数据集分成不断减少的簇，直到每个数据点都属于一个独立的簇。

fcluster()函数的语法：

fcluster(Z, t, criterion='inconsistent', depth=2, R=None, monocrit=None)

参数：

- Z：样本的链接矩阵（由linkage()函数生成）

- t：聚类的阈值。根据不同的criterion选项，可以表示距离、不纯度或高度的阈值。

- criterion：阈值的判定依据，可选项为'inconsistent'（默认）、'distance'、'maxclust'、'monocrit'、'maxclust_monocrit'等。

使用例子：

假设我们有一个包含100个二维坐标点的数据集，现在我们想要对其进行层次聚类。

首先，我们需要导入必要的库和函数：

from scipy.cluster.hierarchy import linkage, dendrogram, fcluster
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

然后，我们生成一个随机的二维数据集：

np.random.seed(0)
X = np.random.randn(100, 2)

接下来，我们使用linkage()函数计算数据集的链接矩阵：

Z = linkage(X, 'ward')

然后，我们可以使用dendrogram()函数绘制聚类结果的树状图：

dendrogram(Z)
plt.show()

树状图将显示数据点的聚类情况，横轴表示数据点，纵轴表示聚类的距离。

最后，我们可以使用fcluster()函数根据所选的阈值划分数据集：

clusters = fcluster(Z, 2.5, criterion='distance')

这将根据距离阈值2.5对数据集进行聚类，将距离小于等于2.5的数据点分到同一个簇中。

通过这些步骤，我们可以使用fcluster()函数对数据集进行快速的层次聚类，并得到每个数据点所属的簇。