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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