提取时间序列的层次聚类和k均值聚类结果

问题描述

可以说我有一个DataFrame，其中包含整个行中的时间序列值。 我通过以下代码从scipy进行了层次聚类：

from scipy.cluster.hierarchy import dendrogram,linkage
Z = linkage(df,'ward')
fig = plt.figure(figsize=(25,10))
dn = dendrogram(Z)

树状图显示数据帧具有两个群集。对于时间序列值的每一行，我想创建另一列，这是分层聚类的结果，例如，聚类1或聚类2。我该怎么做？

我也使用n_clusters = 2从scikit-learn中进行了K均值聚类。

kmean=KMeans(n_clusters = 2)
kmean.fit(df)

如何检查哪些数据属于哪个集群？并在df的新列中创建它？

解决方法

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