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python - 如何从sklearn AgglomerativeClustering遍历树？

coder 2023-08-25 原文

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:

import numpy as np
from sklearn.cluster import AgglomerativeClustering

matrix = np.loadtxt('WN_food.matrix')
n_clusters = 518
model = AgglomerativeClustering(n_clusters=n_clusters,
                                linkage="average", affinity="cosine")
model.fit(matrix)

要获得每个学期的聚类，我可以这样做:

for term, clusterid in enumerate(model.labels_):
    print term, clusterid

但是我如何遍历 AgglomerativeClustering 输出的树？

是否可以将其转换为 scipy 树状图 ( http://docs.scipy.org/doc/scipy-0.14.0/reference/generated/scipy.cluster.hierarchy.dendrogram.html )？在那之后我如何遍历树状图？

最佳答案

我已经回答了 sklearn.cluster.ward_tree 的类似问题: How do you visualize a ward tree from sklearn.cluster.ward_tree?

AgglomerativeClustering 在 children_ 属性中以相同的方式输出树。这是 AgglomerativeClustering 病房树问题中代码的改编。它为树的每个节点以 (node_id, left_child, right_child) 的形式输出树的结构。

import numpy as np
from sklearn.cluster import AgglomerativeClustering
import itertools

X = np.concatenate([np.random.randn(3, 10), np.random.randn(2, 10) + 100])
model = AgglomerativeClustering(linkage="average", affinity="cosine")
model.fit(X)

ii = itertools.count(X.shape[0])
[{'node_id': next(ii), 'left': x[0], 'right':x[1]} for x in model.children_]

https://stackoverflow.com/a/26152118

关于python - 如何从sklearn AgglomerativeClustering遍历树？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/27386641/

AgglomerativeClusteringsklearnsectionnoreferrerpythonmachine-learningscipyscikit-learnhierarchical-clustering

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