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python - Python scipy/numpy 中相关性的层次聚类？

coder 2023-08-19 原文

如何在 scipy/numpy 中对相关矩阵运行层次聚类？我有一个 100 行乘 9 列的矩阵，我想通过 9 种条件下每个条目的相关性来分层聚类。我想使用 1-pearson 相关作为聚类的距离。假设我有一个包含 100 x 9 矩阵的 numpy 数组 X，我该怎么做？

我尝试使用 hcluster，基于这个例子:

Y=pdist(X, 'seuclidean')
Z=linkage(Y, 'single')
dendrogram(Z, color_threshold=0)

但是，pdist 不是我想要的，因为那是欧氏距离。有什么想法吗？

谢谢。

最佳答案

只需将指标更改为correlation，这样第一行就变成了:

Y=pdist(X, 'correlation')

不过，我相信代码可以简化为:

Z=linkage(X, 'single', 'correlation')
dendrogram(Z, color_threshold=0)

因为链接将为您处理 pdist。

关于python - Python scipy/numpy 中相关性的层次聚类？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/2907919/

pythoncodesectioncorrelationnumpycluster-analysismachine-learningscipy

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