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python - scipy.cluster.hierarchy 教程

coder 2023-05-23 原文

我试图了解如何操作层次结构集群，但文档太……技术性？……我不明白它是如何工作的。

有什么教程可以帮助我开始，逐步解释一些简单的任务吗？

假设我有以下数据集:

a = np.array([[0,   0  ],
              [1,   0  ],
              [0,   1  ],
              [1,   1  ], 
              [0.5, 0  ],
              [0,   0.5],
              [0.5, 0.5],
              [2,   2  ],
              [2,   3  ],
              [3,   2  ],
              [3,   3  ]])

我可以轻松地进行层次聚类并绘制树状图:

z = linkage(a)
d = dendrogram(z)
  • 现在，如何恢复特定集群？假设在树状图中包含元素 [0,1,2,4,5,6] 的那个？
  • 如何取回这些元素的值？

最佳答案

层次凝聚聚类 (HAC) 分为三个步骤:

  1. 量化数据(metric 参数)
  2. 集群数据(方法参数)
  3. 选择集群数量

在做

z = linkage(a)

将完成前两个步骤。由于您没有指定任何参数，因此它使用标准值

  1. metric = '欧几里得'
  2. method = 'single'

所以 z = links(a) 将为您提供 a 的单个链接层次凝聚聚类。这种聚类是一种解决方案的层次结构。从这个层次结构中，您可以获得有关数据结构的一些信息。你现在可以做的是:

  • 检查哪个 metric 是合适的，例如。 G。 cityblock 或 chebychev 将以不同方式量化您的数据(cityblock、euclidean 和 chebychev 对应到 L1、L2 和 L_inf norm)
  • 检查 methdos 的不同属性/行为(例如 single、complete 和 average)
  • 检查如何确定集群的数量，例如。 G。由 reading the wiki about it
  • 计算找到的解(聚类)的索引，例如 silhouette coefficient (通过这个系数，您可以获得关于点/观察与聚类分配给它的聚类的拟合程度的质量反馈)。不同的索引使用不同的标准来限定聚类。

这里是开始

import numpy as np
import scipy.cluster.hierarchy as hac
import matplotlib.pyplot as plt


a = np.array([[0.1,   2.5],
              [1.5,   .4 ],
              [0.3,   1  ],
              [1  ,   .8 ],
              [0.5,   0  ],
              [0  ,   0.5],
              [0.5,   0.5],
              [2.7,   2  ],
              [2.2,   3.1],
              [3  ,   2  ],
              [3.2,   1.3]])

fig, axes23 = plt.subplots(2, 3)

for method, axes in zip(['single', 'complete'], axes23):
    z = hac.linkage(a, method=method)

    # Plotting
    axes[0].plot(range(1, len(z)+1), z[::-1, 2])
    knee = np.diff(z[::-1, 2], 2)
    axes[0].plot(range(2, len(z)), knee)

    num_clust1 = knee.argmax() + 2
    knee[knee.argmax()] = 0
    num_clust2 = knee.argmax() + 2

    axes[0].text(num_clust1, z[::-1, 2][num_clust1-1], 'possible\n<- knee point')

    part1 = hac.fcluster(z, num_clust1, 'maxclust')
    part2 = hac.fcluster(z, num_clust2, 'maxclust')

    clr = ['#2200CC' ,'#D9007E' ,'#FF6600' ,'#FFCC00' ,'#ACE600' ,'#0099CC' ,
    '#8900CC' ,'#FF0000' ,'#FF9900' ,'#FFFF00' ,'#00CC01' ,'#0055CC']

    for part, ax in zip([part1, part2], axes[1:]):
        for cluster in set(part):
            ax.scatter(a[part == cluster, 0], a[part == cluster, 1], 
                       color=clr[cluster])

    m = '\n(method: {})'.format(method)
    plt.setp(axes[0], title='Screeplot{}'.format(m), xlabel='partition',
             ylabel='{}\ncluster distance'.format(m))
    plt.setp(axes[1], title='{} Clusters'.format(num_clust1))
    plt.setp(axes[2], title='{} Clusters'.format(num_clust2))

plt.tight_layout()
plt.show()

给予

关于python - scipy.cluster.hierarchy 教程，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/21638130/

hierarchyclustercodesection39pythonscipyhierarchical-clustering

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