linkage_matrix = linkage(dist_matrix, method='ward')
时间: 2024-04-28 13:19:30 浏览: 23
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。
相关问题
linkage函数的使用方法
linkage函数是用于计算聚类算法中的链接矩阵的函数。它的使用方法取决于你使用的编程语言和工具包。一般来说,linkage函数接受一个距离矩阵作为输入,并返回一个链接矩阵。
以Python的SciPy库为例,使用linkage函数可以按照以下步骤进行:
1. 导入必要的库和模块:
```python
from scipy.cluster.hierarchy import linkage
```
2. 准备输入数据和距离矩阵:
```python
data = [...] # 输入数据
dist_matrix = [...] # 距离矩阵
```
3. 调用linkage函数:
```python
linkage_matrix = linkage(dist_matrix, method='...') # method参数指定使用的链接方法,如'ward'、'complete'、'single'等
```
4. 可选:可根据需要将链接矩阵转换为树状图或者进行进一步的聚类分析。
需要注意的是,linkage函数的具体参数和用法可能因不同的工具包而异,请根据你所使用的工具包的文档进行参考和调整。
DIANA鸢尾花聚类可视化python代码并输出轮廓系数
好的,以下是DIANA鸢尾花聚类可视化的Python代码,并输出轮廓系数:
```python
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.datasets import load_iris
from scipy.spatial.distance import pdist
from scipy.cluster.hierarchy import dendrogram, linkage
from sklearn.metrics import silhouette_score
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
# 加载数据
iris = load_iris()
data = pd.DataFrame(iris.data, columns=iris.feature_names)
# 计算距离矩阵
dist_matrix = pdist(data, metric='euclidean')
# 进行聚类
linkage_matrix = linkage(dist_matrix, method='ward')
# 绘制聚类树状图
plt.figure(figsize=(12, 6))
dendrogram(linkage_matrix)
plt.title('Dendrogram')
plt.xlabel('Index')
plt.ylabel('Distance')
plt.show()
# 计算轮廓系数
labels = linkage(linkage_matrix, method='ward', optimal_ordering=True)['leaves']
silhouette_avg = silhouette_score(data, labels)
print('轮廓系数为', silhouette_avg)
```
注:以上代码使用了`scipy`和`sklearn`两个库,需要提前安装。