如何绘制聚类的数据输出？

我尝试对一组数据（一组标记）进行聚类，并得到2个聚类。我想用图形表示它。由于我没有（x，y）坐标，因此对表示有点困惑。

还要寻找这样做的MATLAB / Python函数。

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我认为发布数据使问题更清晰。我有两个使用Python中的kmeans集群（不使用scipy）创建的集群。他们是

class 1: a=[3222403552.0, 3222493472.0, 3222491808.0, 3222489152.0, 3222413632.0, 
3222394528.0, 3222414976.0, 3222522768.0, 3222403552.0, 3222498896.0, 3222541408.0, 
3222403552.0, 3222402816.0, 3222588192.0, 3222403552.0, 3222410272.0, 3222394560.0, 
3222402704.0, 3222298192.0, 3222409264.0, 3222414688.0, 3222522512.0, 3222404096.0, 
3222486720.0, 3222403968.0, 3222486368.0, 3222376320.0, 3222522896.0, 3222403552.0, 
3222374480.0, 3222491648.0, 3222543024.0, 3222376848.0, 3222403552.0, 3222591616.0, 
3222376944.0, 3222325568.0, 3222488864.0, 3222548416.0, 3222424176.0, 3222415024.0, 
3222403552.0, 3222407504.0, 3222489584.0, 3222407872.0, 3222402736.0, 3222402032.0, 
3222410208.0, 3222414816.0, 3222523024.0, 3222552656.0, 3222487168.0, 3222403728.0, 
3222319440.0, 3222375840.0, 3222325136.0, 3222311568.0, 3222491984.0, 3222542032.0, 
3222539984.0, 3222522256.0, 3222588336.0, 3222316784.0, 3222488304.0, 3222351360.0, 
3222545536.0, 3222323728.0, 3222413824.0, 3222415120.0, 3222403552.0, 3222514624.0, 
3222408000.0, 3222413856.0, 3222408640.0, 3222377072.0, 3222324304.0, 3222524016.0, 
3222324000.0, 3222489808.0, 3222403552.0, 3223571920.0, 3222522384.0, 3222319712.0, 
3222374512.0, 3222375456.0, 3222489968.0, 3222492752.0, 3222413920.0, 3222394448.0, 
3222403552.0, 3222403552.0, 3222540576.0, 3222407408.0, 3222415072.0, 3222388272.0, 
3222549264.0, 3222325280.0, 3222548208.0, 3222298608.0, 3222413760.0, 3222409408.0, 
3222542528.0, 3222473296.0, 3222428384.0, 3222413696.0, 3222486224.0, 3222361280.0, 
3222522640.0, 3222492080.0, 3222472144.0, 3222376560.0, 3222378736.0, 3222364544.0, 
3222407776.0, 3222359872.0, 3222492928.0, 3222440496.0, 3222499408.0, 3222450272.0, 
3222351904.0, 3222352480.0, 3222413952.0, 3222556416.0, 3222410304.0, 3222399984.0, 
3222494736.0, 3222388288.0, 3222403552.0, 3222323824.0, 3222523616.0, 3222394656.0, 
3222404672.0, 3222405984.0, 3222490432.0, 3222407296.0, 3222394720.0, 3222596624.0, 
3222597520.0, 3222598048.0, 3222403552.0, 3222403552.0, 3222403552.0, 3222324448.0, 
3222408976.0, 3222448160.0, 3222366320.0, 3222489344.0, 3222403552.0, 3222494480.0, 
3222382032.0, 3222450432.0, 3222352000.0, 3222352528.0, 3222414032.0, 3222728448.0, 
3222299456.0, 3222400016.0, 3222495056.0, 3222388848.0, 3222403552.0, 3222487568.0, 
3222523744.0, 3222394624.0, 3222408112.0, 3222406496.0, 3222405616.0, 3222592160.0, 
3222549360.0, 3222438560.0, 3222597024.0, 3222597616.0, 3222598128.0, 3222403552.0, 
3222403552.0, 3222403552.0, 3222499056.0, 3222408512.0, 3222402064.0, 3222368992.0, 
3222511376.0, 3222414624.0, 3222554816.0, 3222494608.0, 3222449792.0, 3222351952.0, 
3222352272.0, 3222394736.0, 3222311856.0, 3222414288.0, 3222402448.0, 3222401056.0, 
3222413568.0, 3222298848.0, 3222297184.0, 3222488000.0, 3222490528.0, 3222394688.0, 
3222408224.0, 3222406672.0, 3222404896.0, 3222443120.0, 3222403552.0, 3222596400.0, 
3222597120.0, 3222597712.0, 3222400896.0, 3222403552.0, 3222403552.0, 3222403552.0, 
3222299200.0, 3222321296.0, 3222364176.0, 3222602208.0, 3222513040.0, 3222414656.0, 
3222564864.0, 3222407904.0, 3222449984.0, 3222352096.0, 3222352432.0, 3222452832.0, 
3222368560.0, 3222414368.0, 3222399376.0, 3222298352.0, 3222573152.0, 3222438080.0, 
3222409168.0, 3222523488.0, 3222394592.0, 3222405136.0, 3222490624.0, 3222406928.0, 
3222407104.0, 3222442464.0, 3222403552.0, 3222596512.0, 3222597216.0, 3222597968.0, 
3222438208.0, 3222403552.0, 3222403552.0, 3222403552.0]

class 2: b=[3498543128.0, 3498542920.0, 3498543252.0, 3498543752.0, 3498544872.0, 
3498544528.0, 3498543024.0, 3498542548.0, 3498542232.0]

我想绘制它。当我绘制a和时，我尝试了以下操作并得到以下结果b。

pylab.plot(a,'x')
pylab.plot(b,'o')
pylab.show()

如何获得更好的集群可视化？

通常，您会在散点图中绘制原始值（如果有许多散点图，则将其绘制为矩阵），然后使用颜色显示组。

您在python中要求答案，并且实际上使用scipy，numpy和matplotlib进行了所有聚类和绘图：

首先进行一些数据

import numpy as np
from scipy import cluster
from matplotlib import pyplot

np.random.seed(123)
tests = np.reshape( np.random.uniform(0,100,60), (30,2) )
#tests[1:4]
#array([[ 22.68514536,  55.13147691],
#       [ 71.94689698,  42.31064601],
#       [ 98.07641984,  68.48297386]])

多少个集群？

这是关于k均值的难题，并且有很多方法。让我们用肘法

#plot variance for each value for 'k' between 1,10
initial = [cluster.vq.kmeans(tests,i) for i in range(1,10)]
pyplot.plot([var for (cent,var) in initial])
pyplot.show()

将您的观察结果分配给班级，并绘制它们

我认为索引3（即4个簇）与任何其他索引一样好

cent, var = initial[3]
#use vq() to get as assignment for each obs.
assignment,cdist = cluster.vq.vq(tests,cent)
pyplot.scatter(tests[:,0], tests[:,1], c=assignment)
pyplot.show()

只需找出您可以将已完成的工作留在该工作流中的位置即可（我希望您的群集比随机的群集好一些！）

也许尝试使用Fastmap之类的方法来使用它们的相对距离来绘制标记集。

（仍然）没有什么聪明的方法在python中编写Fastmap来绘制字符串，并且如果您编写了自己的距离度量标准，则可以轻松更新以处理属性列表。

以下是我使用的标准欧几里得距离，该距离采用两个属性列表作为参数。如果您的列表具有类别值，请不要在距离计算中使用它。

def distance(vecone, vectwo, d=0.0):
    for i in range(len(vecone)):
        if isnumeric(vecone[i]):
            d = d + (vecone[i] - vectwo[i])**2
        elif vecone[i] is not vectwo[i]:
            d += 1.0
    return math.sqrt(d)

def isnumeric(s):
    try:
        float(s)
        return True
    except ValueError:
        return False

我不是python专家，但是在x，y轴上相互绘制第1个2个主成分非常有帮助。

不确定您使用的是哪个软件包，但是这里有一个示例链接：

http://pyrorobotics.org/?page=PyroModuleAnalysis