我有一个numpy文本文件数组:https://github.com/alvations/anythingyouwant/blob/master/WN_food.matrix它是术语之间的距离矩阵，我的术语列表是这样的:http://pastebin.com/2xGt7Xjh我使用以下代码生成了一个层次集群:importnumpyasnpfromsklearn.clusterimportAgglomerativeClusteringmatrix=np.loadtxt('WN_food.matrix')n_clusters=518model=AgglomerativeClustering

文章目录基本原理绘图层次定义距离基本原理和Birch聚类相似，层次聚类也是一种依赖树结构实现的聚类方法，其核心概念是相似度。根据相似度，可以将所有样本组织起来，从而构建一棵层次聚类树。其中Birch算法的核心，叫做聚类特征树(ClusteringFeatureTree)，简称CF树。CF树由CF构成，每个CF都是三元组，表示为(N,LS,SS)，其中N表示点数；LS表示点的向量和；SS表示CF各分量的平方和。相比之下，层次聚类更加直接，为了说明层次聚类的特点，可以尝试绘制一下分层聚类树，其中绘图函数使用scipy中的dendrogram函数，其参数生成函数定义如下（可以不用管这个）import

我正在尝试使用AgglomerativeClustering提供的children_属性构建树状图，但到目前为止我运气不佳。我不能使用scipy.cluster因为scipy中提供的凝聚集群缺少一些对我很重要的选项(例如指定集群数量的选项)。我将非常感谢那里的任何建议。importsklearn.clusterclstr=cluster.AgglomerativeClustering(n_clusters=2)clusterer.children_ 最佳答案 这里是simplefunction用于从sklearn获取层次聚类模型并使