聚类分析是数据挖掘方法中应用非常广泛的一项，而聚类分析根据其大体方法的不同又分为系统聚类和快速聚类，其中系统聚类的优点是可以很直观的得到聚类数不同时具体类中包括了哪些样本，而Python和R中都有直接用来聚类分析的函数...一、仅使用numpy包进行系统聚类的实现：
'''以重心法为距离选择方法搭建的系统聚类算法原型'''
# @Feffery
# @说明：目前仅支持维度为2，重心法的情况
import numpy as...= round(((flu_data[0,i]-flu_data[0,j])**2+(flu_data[1,i]-flu_data[1,j])**2)**0.5,4)
'''将距离矩阵中的...与Scipy中系统聚类方法进行比较：
'''与Scipy中自带的层次聚类方法进行比较'''
import scipy.cluster.hierarchy as sch
import numpy as np...与R自带系统聚类算法进行比较：
> #系统聚类法的R实现
> rm(list=ls())
> a <- Sys.time()
> price <- c(1.1,1.2,1.3,1.4,10,11,20,21,33,34
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