linkage_matrix怎么看啊
时间: 2024-02-01 09:01:53 浏览: 24
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。
相关问题
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。
linkage_matrix中每个参数的含义
linkage_matrix是一个聚类算法中的输出,它是一个包含n-1行和4列的二维数组,其中n是聚类后的类别数。每一行代表一次聚类合并,包含以下四个参数:
1. 第一个合并的类别的索引;
2. 第二个合并的类别的索引;
3. 两个合并的类别的距离;
4. 新生成的类别中样本的数量。
其中,前两个参数指定了合并的两个类别,第三个参数指定了这两个类别之间的距离,通常使用欧几里得距离或曼哈顿距离来计算。第四个参数则指定了新生成的类别中样本的数量,这个数量通常是1。
通过linkage_matrix,我们可以生成一个树形图(dendrogram),用于可视化聚类结果。在树形图中,每个叶子节点代表一个样本,而内部节点代表合并的类别。树形图的高度表示两个类别之间的距离,高度越小则距离越近,反之亦然。