linkage_matrix怎么理解

linkage_matrix 是指聚类算法中的“链接矩阵”，它是一个二维数组，用于记录聚类过程中每一步的合并情况。在 linkage_matrix 中，每一行代表一次合并操作，包括被合并的两个样本（或聚类簇）、合并后新的聚类簇的大小、以及合并的距离值（即两个样本间的距离）。通过 linkage_matrix，我们可以追踪聚类算法的过程，了解每个聚类簇是如何形成的，以及不同聚类簇之间的距离关系。在可视化聚类结果时，linkage_matrix 可以用来画出树状图，以便更好地理解聚类结果。

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linkage_matrix怎么看啊

linkage_matrix是用于聚类的一种数据结构，通常用于将数据点分组为一组或多组。在聚类中，linkage_matrix表示每个数据点如何聚类到其他数据点的距离。每个数据点都被表示为一个单独的聚类，然后将多个聚类合并为一个更大的聚类，直到最终形成一个完整的聚类。在linkage_matrix中，每一行表示两个聚类之间的合并，其中第一列和第二列表示要合并的两个聚类的索引，第三列表示合并后的新聚类的距离。你可以使用scipy库中的dendrogram函数可视化linkage_matrix，以便更好地理解聚类结果。

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。