#!/usr/bin/env python
# coding: utf-8

# <p style="font-family: Arial; font-size:2.2em;color:purple; font-style:bold"><br>
# Iris Dataset'ini Yığınsal Kümeleme Algoritması ile Kümelere Ayırma<br><br>
# 
# </p>

# In[1]:


import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
from scipy.cluster.hierarchy import dendrogram,linkage
from sklearn.cluster import AgglomerativeClustering

get_ipython().run_line_magic('matplotlib', 'inline')


# <p style="font-family: Arial; font-size:1.75em;color:black; font-style:bold"><br>
# Gerekli Dosyanın Yüklenmesi <br><br>
# 
# </p>

# In[2]:


data = pd.read_csv('C:\\Users\\ceakn\\Desktop\\iris.csv')


# In[3]:


data.head()


# Taçyaprak ve çanakyaprak uzunluklarına göre türünü gösteren bir tablomuz var.

# <p style="font-family: Arial; font-size:1.75em;color:black; font-style:bold"><br>
# Boş değer olup olmadığını kontrol edelim. 
# <br><br>
# </p>
# 

# In[4]:


data.isnull().any(axis=1).sum()


# <p style="font-family: Arial; font-size:1.75em;color:black; font-style:bold"><br>
# Kullanılacak özellikleri seçelim.  
# <br><br>
# </p>

# In[5]:


data.columns


# In[6]:


features = ['SepalLengthCm', 'SepalWidthCm', 'PetalLengthCm', 'PetalWidthCm']


# In[7]:


X = data[features].copy()


# In[8]:


X.head()


# In[9]:


X = X.values


# In[10]:


type(X)


# <p style="font-family: Arial; font-size:1.75em;color:black; font-style:bold"><br>
# SciPy ile Dendrogramın Çizdirilmesi
# <br><br>
# </p>

# In[11]:


plt.figure(figsize=(25,12))
#from scipy.spatial.distance import pdist, squareform
dendo = dendrogram(linkage(X, method='ward'))


# In[12]:


agg = AgglomerativeClustering(n_clusters=3, linkage='ward')
iris_predict = agg.fit_predict(X)


# In[13]:


plt.figure(figsize=(25,10))
color = ['red','blue','yellow']
for i in range(3):
    plt.scatter(X[iris_predict == i, 0], X[iris_predict == i, 1], s = 100, c = color[i], label = 'Cluster - {:d}'.format(i+1))
plt.legend()
plt.show()