如果我计算距离想用非加权的呢
时间: 2024-03-05 22:48:40 浏览: 31
如果您想使用非加权的距离计算方式,可以使用 `pdist` 函数来计算距离矩阵。`pdist` 函数可以实现多种距离度量方式,包括 Euclidean、Manhattan、Chebyshev、Minkowski 等。下面是使用 `pdist` 函数计算距离矩阵并进行 PCoA 分析的示例代码:
```python
from scipy.spatial.distance import pdist, squareform
from sklearn.manifold import MDS
# 定义数据矩阵
data = np.array([
[1, 2, 3],
[4, 5, 6],
[7, 8, 9],
[10, 11, 12]
])
# 计算距离矩阵
distances = pdist(data, metric='euclidean')
dissimilarity = squareform(distances)
# 计算 PCoA
model = MDS(n_components=2, dissimilarity='precomputed')
pcoa = model.fit_transform(dissimilarity)
# 打印结果
print(pcoa)
```
在上面的代码中,我们使用 `pdist` 函数计算数据矩阵的距离矩阵,其中 `metric` 参数设置为 'euclidean',表示使用欧几里得距离计算方式。接着,我们使用 `squareform` 函数将距离矩阵转化为对称矩阵。最后,我们使用 `MDS` 函数计算 PCoA,并将结果存储在变量 `pcoa` 中。