df_window_list = [] cluster_id_list = [] new_frame_cluster_list = [] linkage_matrix_list = [] max_cluster_id = 0 frame_cluster = 1 max_frame = max(df['frame']) # Gather the frames indexes in temporal windows for the whole video frames_window = self.frames_window if window is None else window frames_to_visit = np.arange(frames_window, max_frame, frames_window) frames_to_visit = np.append(frames_to_visit, max_frame)

这段代码首先定义了四个空列表df_window_list、cluster_id_list、new_frame_cluster_list、linkage_matrix_list，然后初始化了一些变量max_cluster_id、frame_cluster、max_frame和frames_window。其中max_frame是数据框df中的最大帧数，frames_window是一个整数，表示要处理的数据的窗口大小，window是一个可选参数，如果给定，则使用window的值，否则使用self.frames_window。接下来，使用numpy库的arange函数生成一个数组frames_to_visit，表示要处理的帧的索引，这些帧的索引按照frames_window的大小间隔。最后，将最大帧数max_frame添加到frames_to_visit数组中。

相关问题

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。

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。