譜系聚類是Python中非常有用的一種聚類算法，它可以將數(shù)據(jù)集中的樣本分成互不重疊的幾個(gè)類別。譜系聚類通過計(jì)算樣本之間的相似度和距離來確定聚類結(jié)果，其最終聚類結(jié)果具有很好的可視化效果。

# 安裝必要的Python庫
!pip install numpy
!pip install pandas
!pip install scipy
!pip install matplotlib
!pip install sklearn
# 導(dǎo)入必要的Python庫
import numpy as np
import pandas as pd
from scipy.cluster.hierarchy import dendrogram, linkage
from matplotlib import pyplot as plt
%matplotlib inline
# 加載數(shù)據(jù)
iris_data = pd.read_csv('https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/iris/iris.data', header=None)
# 將數(shù)據(jù)集拆分為特征和目標(biāo)
X = iris_data.iloc[:, :-1].values
y = iris_data.iloc[:, 4].values
# 計(jì)算距離矩陣
Z = linkage(X, 'ward')
# 繪制譜系聚類樹形圖
plt.figure(figsize=(10, 5))
dendrogram(Z, leaf_rotation=90., leaf_font_size=8., color_threshold=2.8)
plt.xlabel('Cluster size')
plt.ylabel('Distances')
plt.title('Hierarchical Clustering Dendrogram')
plt.axhline(y=2.8, color='black', linestyle='--')
plt.show()

上述代碼將經(jīng)典的鳶尾花數(shù)據(jù)集（Iris dataset）進(jìn)行了譜系聚類分析，并最終繪制出了譜系聚類樹形圖。需要注意的是，這里使用了ward算法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類，因?yàn)樗軌蛟诰垲愡^程中最大程度地減少聚類內(nèi)的方差，并保證最終的聚類結(jié)果的質(zhì)量。