装修公司做网站有用吗,网页制作基础课件,专业建网站 成都,青岛响应式网站开发层次聚类 原理 有一个讲得很清楚的博客#xff1a;博客地址 主要用于#xff1a;没有groundtruth#xff0c;且不知道要分几类的情况 用scipy模块实现聚类 参考函数说明#xff1a;pdistsquareformlinkagefcluster scipy.spatial.distance.pdist#xff1a;计算点之间的距… 层次聚类 原理 有一个讲得很清楚的博客博客地址 主要用于没有groundtruth且不知道要分几类的情况 用scipy模块实现聚类 参考函数说明pdistsquareformlinkagefcluster scipy.spatial.distance.pdist计算点之间的距离返回的是一个压缩过的距离矩阵即一行距离数据减少了方阵中数据重复占用的空间。scipy.spatial.distance.squareform距离矩阵的方阵与压缩矩阵相互转换函数scipy.cluster.hierarchy.linkage层次聚类函数返回一个四列的数据第一和第二列是该次聚合的类序号第三列是这两类间聚类第四列是该类中包含多少元素数据scipy.cluster.hierarchy.fcluster根据指定阈值和linkage生成的聚类树得到最终的聚类结果。例 已有距离矩阵进行层次聚类 import scipy
import scipy.cluster.hierarchy as sch
import numpy as np
import msgpack# 读取距离矩阵
f open(distance.msgpack, r)
dis msgpack.loads(f.read())
dis_arr np.array(dis)# 压缩距离矩阵
disMat scipy.spatial.distance.squareform(dis_arr)# 生成聚类树
Zsch.linkage(disMat,methodaverage)
print Z# 得到聚类结果
cluster sch.fcluster(Z, 0.2, distance)print cluster 转载于:https://www.cnblogs.com/dplearning/p/8574850.html
