python机器学习API介绍21:层次聚类算法介绍( 六 )
def plot_AgglomerativeClustering_linkage(*data):
x labels_true = data
markers=\"+o*\"
nums = range(1 80)
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)
linkages = ['ward' 'complete' 'average'
for i linkage in enumerate(linkages):
APIs = [
for num in nums:
clst = AgglomerativeClustering(n_clusters=num linkage=linkage)
predicted_labels = clst.fit_predict(x)
APIs.append(adjusted_rand_score(labels_true predicted_labels))
ax.plot(nums APIs marker=markers[i
label=\"linkage:%s\"%linkage)
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