d1=42*14的矩阵,z = linkage(d1);dengrogram(z)为什么聚类图最大编号是30
时间: 2024-05-30 17:12:00 浏览: 25
聚图的最大编号是由聚类算法的执行结果决定的。在使用linkage函数进行层次聚类时,其默认使用的是“ward”方法,该方法在合并两个聚类时会计算它们的方差和,并将这个值作为合并后聚类的代价。
在这个例子中,我们使用了一个42*14的矩阵进行聚类,因此初始时有42个单独的聚类。然后,linkage函数会不断地合并这些聚类,直到所有的数据点都属于同一个聚类为止。在这个过程中,linkage函数会为每个新合并的聚类分配一个唯一的编号,最终得到一个树形结构,这个树形结构中的每个节点都代表一个聚类。
因此,聚类图的最大编号是由聚类算法执行的合并操作的次数决定的,也就是最终得到的聚类数目。在本例中,最终得到的聚类数目为30,因此聚类图的最大编号为30。
相关问题
linkage='average'
"linkage='average'" 是在聚类分析中设置的一种链接方法(linkage criterion),它通常用于层次聚类(hierarchical clustering)。在这种方法中,"average" 表示每个簇的凝聚度(closeness)是通过计算所有成员点之间的平均距离来确定的。换句话说,两个子簇被合并时,系统会寻找使得新簇所有点到其所有其他点的平均距离最小的一对点进行合并。
具体来说,平均链接(average linkage)有几种常见的变体,如单链(single linkage)、完全链(complete linkage)和 Ward's method。单链是最紧密的连接,总是选择两个簇中最邻近的点;完全链是最遥远的连接,总是选择最远的两个点;而 Ward's method 则是试图最小化簇合并后的总方差。
TypeError: Linkage matrix 'Z' must contain doubles.
这个错误通常是因为在使用聚类算法时,所使用的数据类型与算法要求的类型不匹配导致的。具体来说,在这个错误中,错误信息提示了链接矩阵 'Z' 必须包含双精度类型(double)的数据,但是实际传入了其他类型的数据。
解决这个问题的方法通常有两种:
1. 将数据类型转换为双精度类型
这种方法最为直接,只需要将传入聚类算法的数据类型转换为双精度类型即可。例如,在Python中,可以使用numpy库中的astype方法将数据类型转换为双精度类型。示例代码如下:
```
import numpy as np
from scipy.cluster.hierarchy import linkage
# 假设 X 是一个浮点型的特征矩阵
Z = linkage(X.astype(np.double))
```
2. 检查数据是否包含缺失值
如果数据中包含缺失值,那么在计算聚类时可能会遇到这个问题。因为缺失值通常被表示为NaN,而NaN在某些聚类算法中可能会导致数据类型错误。因此,我们需要先将缺失值进行处理,例如用均值填充或者删除包含缺失值的数据点。示例代码如下:
```
import numpy as np
from scipy.cluster.hierarchy import linkage
# 假设 X 是一个特征矩阵,其中包含缺失值
X_no_nan = np.nan_to_num(X) # 将缺失值替换为0
Z = linkage(X_no_nan, method='average')
```
希望以上解释可以帮助您解决问题。