mergings = linkage(data_zs, method='average')
时间: 2024-01-27 08:02:47 浏览: 29
这行代码使用了scipy库中的linkage函数,对经过标准化处理的数据进行聚类分析。其中,method='average'表示采用平均链接法进行聚类。平均链接法是一种聚类算法,它计算不同簇之间的平均距离,并将距离最小的两个簇合并成一个新的簇,直到所有数据点都被归为一个簇。这个过程会生成一个聚类树状图,可以通过该图来选择合适的聚类数。
相关问题
linkage_matrix = linkage(dist_matrix, method='ward')
在层次聚类中,`linkage` 函数用于计算样本之间的距离,并生成聚类树的链接矩阵。它的参数解释如下:
- `y`:样本矩阵,每行代表一个样本,每列代表一个特征。
- `method`:链接方式,即计算相似度或距离的方法。常用的方法有:`single`、`complete`、`average`、`weighted`、`centroid`、`median` 和 `ward`。
在这里,我们使用了 `ward` 方法,它是一种基于方差的方法,它的主要思想是将两个簇合并时,簇内平方和的增加量最小。这种方法可以有效地保留簇的结构,并且在每次合并时,能够最小化簇内的方差,从而获得更加紧凑的簇。
具体地,`linkage` 函数的返回值为一个 `(n-1)×4` 的二维数组,其中 `n` 为样本数,每一行代表一次合并操作,其中前两列是被合并的两个簇的编号,第三列是它们之间的距离或相似度,第四列是新的簇的样本数。
cluster = linkage(cheat_cluster, 'ward')
这是一个使用ward方法进行层次聚类的代码。ward方法是一种基于最小方差准则的层次聚类算法,它通过计算每个簇的内部方差和簇与簇之间的方差来进行聚类。在这个代码中,`cheat_cluster`是一个数据集,`linkage`函数会将数据集进行聚类,并返回一个聚类结果的连接矩阵。连接矩阵记录了每个合并簇的索引和它们的相似度。
相关推荐
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)