scipy.cluster.hierarchy.

加权#

scipy.cluster.hierarchy.weighted(y)[源代码][源代码]#

对压缩距离矩阵执行加权/WPGMA 链接。

有关返回结构和算法的更多信息，请参见 linkage。

参数:

yndarray: 距离矩阵的上三角部分。pdist 的结果以这种形式返回。

返回:

Zndarray: 包含层次聚类的链接矩阵。有关其结构的更多信息，请参见 linkage。

参见

linkage: 用于高级创建层次聚类。
scipy.spatial.distance.pdist: 成对距离度量

示例

>>> from scipy.cluster.hierarchy import weighted, fcluster
>>> from scipy.spatial.distance import pdist

首先，我们需要一个玩具数据集来操作:

x x    x x
x        x

x        x
x x    x x

>>> X = [[0, 0], [0, 1], [1, 0],
...      [0, 4], [0, 3], [1, 4],
...      [4, 0], [3, 0], [4, 1],
...      [4, 4], [3, 4], [4, 3]]

然后，我们从该数据集中得到一个压缩的距离矩阵：

>>> y = pdist(X)

最后，我们可以进行聚类：

>>> Z = weighted(y)
>>> Z
array([[ 0.        ,  1.        ,  1.        ,  2.        ],
       [ 6.        ,  7.        ,  1.        ,  2.        ],
       [ 3.        ,  4.        ,  1.        ,  2.        ],
       [ 9.        , 11.        ,  1.        ,  2.        ],
       [ 2.        , 12.        ,  1.20710678,  3.        ],
       [ 8.        , 13.        ,  1.20710678,  3.        ],
       [ 5.        , 14.        ,  1.20710678,  3.        ],
       [10.        , 15.        ,  1.20710678,  3.        ],
       [18.        , 19.        ,  3.05595762,  6.        ],
       [16.        , 17.        ,  3.32379407,  6.        ],
       [20.        , 21.        ,  4.06357713, 12.        ]])

链接矩阵 Z 表示一个树状图 - 有关其内容的详细解释，请参见 scipy.cluster.hierarchy.linkage。

我们可以使用 scipy.cluster.hierarchy.fcluster 来查看在给定距离阈值下，每个初始点将属于哪个簇：

>>> fcluster(Z, 0.9, criterion='distance')
array([ 7,  8,  9,  1,  2,  3, 10, 11, 12,  4,  6,  5], dtype=int32)
>>> fcluster(Z, 1.5, criterion='distance')
array([3, 3, 3, 1, 1, 1, 4, 4, 4, 2, 2, 2], dtype=int32)
>>> fcluster(Z, 4, criterion='distance')
array([2, 2, 2, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 1, 1, 1], dtype=int32)
>>> fcluster(Z, 6, criterion='distance')
array([1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1], dtype=int32)

此外，scipy.cluster.hierarchy.dendrogram 可以用来生成树状图的图表。