python谱系聚类马氏距离

谱系聚类是一种系统聚类方法，它通过计算样本之间的距离来构建聚类树。马氏距离是一种常用的距离度量方法，它考虑了各个特征之间的相关性。在Python中，可以使用SciPy库中的`sch.linkage`函数来进行谱系聚类，并使用马氏距离作为距离度量。

下面是一个示例代码，演示了如何使用`sch.linkage`函数进行谱系聚类，并使用马氏距离作为距离度量：

import numpy as np
from scipy.cluster import hierarchy

# 创建样本数据
X = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6], [7, 8]])

# 计算马氏距离
mahalanobis_dist = hierarchy.distance.pdist(X, 'mahalanobis')

# 进行谱系聚类
Z = hierarchy.linkage(mahalanobis_dist, method='single')

# 打印聚类结果
print(Z)

在上面的代码中，首先创建了一个包含4个样本的二维数组`X`。然后使用`hierarchy.distance.pdist`函数计算了样本之间的马氏距离。最后，使用`hierarchy.linkage`函数进行谱系聚类，并将结果打印出来。

需要注意的是，上述代码中的距离度量方法为`'mahalanobis'`，这表示使用马氏距离。你也可以根据需要选择其他的距离度量方法，例如欧氏距离、曼哈顿距离等。