agg中的linkage默认是什么

在agg中，linkage是用于指定聚类算法中的连接类型，默认情况下为'ward'。连接类型指定了在层次聚类算法中如何计算聚类间的距离。'ward'连接类型是一种基于方差的方法，它将每个聚类的方差之和最小化，从而将最相似的聚类合并在一起。此连接类型的优势在于它能够产生相对均衡和紧密的聚类结果，适用于宽泛分布的数据。

除了'ward'连接类型外，agg函数还可以根据需求选择其他几种连接类型，包括'complete'、'average'、'single'等。'complete'连接类型将两个聚类中最远的样本之间的距离作为聚类间的距离，'average'连接类型将两个聚类中样本之间的平均距离作为聚类间的距离，而'single'连接类型则将两个聚类中最近的样本之间的距离作为聚类间的距离。

通过指定适当的连接类型，可以根据数据的特点和聚类的目标选择合适的算法进行聚类分析，从而得到更准确和有意义的聚类结果。

相关问题

STRING_AGG 是什么意思

### 回答1：
`STRING_AGG` 函数是 SQL Server 2017 引入的新的字符串聚合函数，用于将多个字符串连接成一个字符串，并用指定的分隔符分隔。它的语法如下：

STRING_AGG ( expression, separator ) WITHIN GROUP (ORDER BY order_expression)

其中，`expression` 是要连接的字符串表达式，`separator` 是分隔符，`order_expression` 是可选的排序表达式，用于指定连接后字符串的顺序。

`STRING_AGG` 函数的返回值是一个字符串，它将多个字符串连接起来，并用指定的分隔符分隔。例如，`STRING_AGG('a', ',')` 的返回值是 `'a'`，`STRING_AGG('a,b,c', ',')` 的返回值是 `'a,b,c'`，`STRING_AGG('a,b,c', '/')` 的返回值是 `'a/b/c'`。

### 回答2：
STRING_AGG是SQL Server中的一个聚合函数，用于在查询结果中将多个值连接成一个字符串。它可以将来自不同行的数据列值连接成一个字符串，并使用指定的分隔符进行分隔。

STRING_AGG函数的语法如下：
STRING_AGG(expression, separator)

其中，expression是要连接的列或表达式，可以是任意数据类型，但会自动转换为字符类型。separator是连接字符串之间的分隔符，可以是任意字符串。

使用示例：
假设有一个包含姓名的表，如下所示：

姓名
Alice
Bob
Charlie
David

如果要将姓名列连接成一个逗号分隔的字符串，可以使用以下查询：

SELECT STRING_AGG(姓名, ',') FROM 表名

执行上述查询后，返回的结果将是一个逗号分隔的字符串，如下所示：

Alice,Bob,Charlie,David

STRING_AGG函数在很多场景中非常有用，例如将多个行的文本值连接为一个字符串，或者将一个查询结果中的多个列的值连接为一个字符串。它提供了简洁、有效的方法来处理这种字符串连接的需求。

### 回答3：
STRING_AGG 是SQL Server中的一个聚合函数，用于将多个字符串值连接成一个单一的字符串，并可以指定连接字符串。该函数在处理字符串拼接操作时非常有用。

函数的语法为：STRING_AGG (expression, separator)

其中，expression 是需要连接的列或表达式，而 separator 是连接字符串的分隔符。

通过使用 STRING_AGG 函数，我们可以将一列或多列的值按照指定的分隔符连接起来，生成一个单一的字符串。这对于数据汇总和生成报表时非常有效。

举个例子，假设有一张表格存储了员工的姓名（Name）和薪水（Salary），我们希望将所有员工的姓名用逗号分隔连接成一个字符串。我们可以这样使用 STRING_AGG 函数：

SELECT STRING_AGG(Name, ',') AS ConcatenatedNames
FROM Employees

执行以上查询后，我们将会得到一个结果，其中 ConcatenatedNames 列中包含了所有员工姓名的连接字符串。

总结而言，STRING_AGG 是一个SQL Server中的聚合函数，用于将多个字符串值连接成一个单一的字符串，并可以指定连接字符串作为分隔符。这个函数在数据汇总和生成报表时非常有用。

在python中agg聚合什么意思

在Python中，agg是pandas库中的一个函数，用于对数据进行聚合操作。agg函数可以接受多个参数，其中最重要的是一个聚合函数，比如sum、mean、median、min、max等等。agg函数会根据指定的聚合函数对数据进行计算，然后返回一个聚合后的结果。

例如，我们有一个包含多个班级成绩的数据表，想要对每个班级的平均分进行计算，就可以使用agg函数：

import pandas as pd

# 创建数据表
data = {'class': ['A', 'A', 'B', 'B'],
        'score': [80, 90, 70, 85]}
df = pd.DataFrame(data)

# 对每个班级的成绩进行平均分计算
result = df.groupby('class').agg({'score': 'mean'})

print(result)

输出结果为：

          score
class          
A      85.000000
B      77.500000

可以看到，agg函数根据指定的聚合函数对每个班级的成绩进行了平均分计算，返回了一个包含每个班级平均分的数据表。