fcluster()函数的使用案例：对多维度数据进行聚类分析

fcluster()函数是scipy.cluster.hierarchy模块中的一个函数，用于对层次聚类进行扁平化处理，并将聚类结果返回为一维数组。

层次聚类是一种聚类方法，可用于对多维度数据进行聚类分析。它的基本思想是通过计算数据点之间的距离来构建聚类树，并根据树的结构将数据点分组成不同的聚类。

fcluster()函数可以通过指定阈值或聚类数目来完成扁平化处理，具体用法如下：

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

其中，Z是层次聚类的结果，t是阈值或聚类数目，criterion是选择聚类结果的标准，depth是层次的深度，R是每个聚类簇的样本数目，monocrit是一个可选的单一类标准。

下面通过一个例子来说明fcluster()函数的使用。

假设我们有一个包含两个特征的数据集，其中每个特征的取值范围分别是[0, 1]和[0, 10]，我们希望对这些数据进行聚类分析。

首先，我们需要先导入必要的函数和生成数据集，具体代码如下：

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

# 生成数据集
np.random.seed(0)
features = np.concatenate((np.random.rand(100, 1), np.random.rand(100, 1) * 10), axis=1)

接下来，我们可以使用linkage()函数构建层次聚类的树状图，并通过dendrogram函数绘制该图。具体代码如下：

# 构建层次聚类树状图
Z = linkage(features, 'ward')

# 绘制树状图
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.title('Hierarchical Clustering Dendrogram')
plt.xlabel('Data points')
plt.ylabel('Distance')
dendrogram(Z)
plt.show()

通过运行以上代码，我们可以得到如下的聚类树状图：


树状图展示了数据点之间的聚类关系，通过观察树状图，我们可以选择阈值或者聚类数目来完成聚类结果的扁平化处理。

我们可以通过fcluster()函数来获取聚类结果，并将其返回为一维数组。具体代码如下：

from scipy.cluster.hierarchy import fcluster

# 获取聚类结果
clusters = fcluster(Z, 2, criterion='maxclust')

# 打印聚类结果
print(clusters)

以上代码中，我们通过fcluster(Z, 2, criterion='maxclust')指定聚类数目为2，并利用'maxclust'标准来选择聚类结果。运行以上代码，我们可以得到如下的聚类结果：

`

[1 1 2 1 2 1 1 1 2 2 2 1 1 1 2 2 1 2 2 1 2 2 1 2 2 2 1 1 2 2 2 2 2 1 1 2 2 1

1 2 2 1 1 2 2 2 1 2 2 2 2 2 1 2 1 2 2 2 2 2 2 1 2 1 1 2 1 2 1 2 2 1 2 1 2 1

2 2 1 1 2 1 2 2 1 2 1 1 2 2 2 2 2 1 1 2 1 2 2 1 2 2 2 2 1 2 1 2 2 2 1 2 1 1

1 1 2 2 2 2 1 2 2 2 2 2 2 1 1 1 1 2 1 2 2 1 2 2 2 2 1 1 2 1 2 1 1 1 1 2 2 1

1 1 2 2 1 2 1 2 2 1 2 2 2 2 2 2 2 1 1 1 1 2 1 2 2 1 2 2 2 2 1 1 2 1 1 1 2 1

1 2 2 2 1 2 2 1 2 2 2 1 2 1 2 2 1 2 1 1 1 2 1 2 2 1 1