在python中通过成对距离进行分层聚类，我如何才能在特定的距离上进行切割，并获得集群和每个集群的成员列表？

在Python中通过成对距离进行分层聚类，可以使用scipy库中的linkage和fcluster函数来完成。首先，利用linkage函数计算样本之间的成对距离，然后使用fcluster函数对距离矩阵进行切割，获取集群和每个集群的成员列表。

下面是完善且全面的答案：

分层聚类是一种基于距离的聚类方法，通过计算样本之间的距离来将样本逐步合并为聚类集群。在Python中，可以使用scipy库中的linkage函数来计算成对距离。linkage函数可以接收一个样本距离矩阵作为输入，并返回一个聚类树。

首先，需要导入scipy.cluster.hierarchy模块，并使用linkage函数计算样本的成对距离。以下是一个示例代码：

import scipy.cluster.hierarchy as sch

# 样本距离矩阵
dist_matrix = [[0, 1, 2, 3],
               [1, 0, 4, 5],
               [2, 4, 0, 6],
               [3, 5, 6, 0]]

# 计算成对距离
linkage_matrix = sch.linkage(dist_matrix, method='single')

在上述示例中，dist_matrix是一个4x4的距离矩阵，表示4个样本之间的距离。linkage函数使用single方法计算成对距离，并返回一个linkage_matrix，其中保存了聚类树的信息。

接下来，可以使用fcluster函数来对距离矩阵进行切割，并获取集群和每个集群的成员列表。以下是一个示例代码：

from scipy.cluster.hierarchy import fcluster

# 切割距离矩阵
threshold = 3
clusters = fcluster(linkage_matrix, threshold, criterion='distance')

# 获取集群和每个集群的成员列表
cluster_dict = {}
for i, cluster in enumerate(clusters):
    if cluster not in cluster_dict:
        cluster_dict[cluster] = []
    cluster_dict[cluster].append(i)

# 输出结果
for cluster, members in cluster_dict.items():
    print(f"Cluster {cluster}: {members}")

在上述示例中，threshold表示切割距离矩阵的阈值。fcluster函数使用指定的阈值将距离矩阵切割为不同的集群，并返回每个样本所属的集群编号。然后，可以根据集群编号将样本分组，并将结果保存在cluster_dict字典中。

最后，可以通过遍历cluster_dict字典，输出每个集群及其成员列表。

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