blocks|key|1769661|text|linkage函数不需要metric参数，将释放您在原始观测值中传递的参数，而不是距离矩阵。|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|offset|length|style|CODE|BOLD|entityRanges|data|1769662|从你张贴的链接|1769663|1769664|+y:+ndarray|blockquote|1769665|1769666|..。可选地，n维的m个观测向量的集合可以作为m×n阵列传递。|1769667|1769668|linkage函数检查您是否传入了有效的距离矩阵-假设使用is_valid_y+/+is_valid_dm+-如果不是，它将首先应用具有您指定的度量的pdist+(如果没有指定，则应用欧几里得度量)。|1769669|entityMap|0|LINK|mutability|MUTABLE|url|http://docs.scipy.org/doc/scipy-0.14.0/reference/generated/scipy.spatial.distance.is_valid_y.html#scipy.spatial.distance.is_valid_y|1|http://docs.scipy.org/doc/scipy-0.14.0/reference/generated/scipy.spatial.distance.is_valid_dm.html#scipy.spatial.distance.is_valid_dm^0|0|7|C|6|L|O|0|0|0|0|0|0|0|0|7|T|A|16|B|23|5|T|A|0|16|B|1|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|12|8|@$9|13|A|14|B|C]|$9|15|A|16|B|C]|$9|17|A|18|B|D]]|E|@]|F|$]]|$1|G|3|H|5|6|7|19|8|@]|E|@]|F|$]]|$1|I|3|-4|5|6|7|1A|8|@]|E|@]|F|$]]|$1|J|3|K|5|L|7|1B|8|@]|E|@]|F|$]]|$1|M|3|-4|5|6|7|1C|8|@]|E|@]|F|$]]|$1|N|3|O|5|6|7|1D|8|@]|E|@]|F|$]]|$1|P|3|-4|5|6|7|1E|8|@]|E|@]|F|$]]|$1|Q|3|R|5|6|7|1F|8|@$9|1G|A|1H|B|C]|$9|1I|A|1J|B|C]|$9|1K|A|1L|B|C]|$9|1M|A|1N|B|C]]|E|@$9|1O|A|1P|1|1Q]|$9|1R|A|1S|1|1T]]|F|$]]|$1|S|3|-4|5|6|7|1U|8|@]|E|@]|F|$]]]|T|$U|$5|V|W|X|F|$Y|Z]]|10|$5|V|W|X|F|$Y|11]]]]

The <code>linkage</code> function does not need the <code>metric</code> argument, unlees you pass in your original observations instead of a distance matrix.

From your posted link

<blockquote>
 y : ndarray 
 [...] Alternatively, a collection of m observation vectors in n dimensions may be passed as an m by n array.
</blockquote>

The <code>linkage</code> function checks, if you passed in a valid distance matrix - presumable using <a href="http://docs.scipy.org/doc/scipy-0.14.0/reference/generated/scipy.spatial.distance.is_valid_y.html#scipy.spatial.distance.is_valid_y" rel="nofollow"><code>is_valid_y</code></a> / <a href="http://docs.scipy.org/doc/scipy-0.14.0/reference/generated/scipy.spatial.distance.is_valid_dm.html#scipy.spatial.distance.is_valid_dm" rel="nofollow"><code>is_valid_dm</code></a> - and if not it will first apply <code>pdist</code> with the metric you have specified (and euclidean metric if nothing has been specified).

blocks|key|3542438|text|我认为该度量用于计算新形成的集群之间的距离(取决于我们使用的方法)。|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|data|3542439|entityMap^0|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|D|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|B|3|-4|5|6|7|E|8|@]|9|@]|A|$]]]|C|$]]

I think the metric is used for calculating the distance between the newly formed cluster ( depending in which method we use)

We're required to pass a distance matrix, so there should be no need to calculate any additional distances, right? What am I missing?

Documentation here: <a href="http://docs.scipy.org/doc/scipy-0.14.0/reference/generated/scipy.cluster.hierarchy.linkage.html" rel="nofollow">http://docs.scipy.org/doc/scipy-0.14.0/reference/generated/scipy.cluster.hierarchy.linkage.html</a>

Why does scipy.cluster.hierarchy.linkage need a metric?

翻译质量差，导致语言生硬或混乱。

没有提供实际的解决方法或示例。

解答不清晰，无法理解或解决问题。

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我们需要传递一个距离矩阵，所以应该不需要计算任何额外的距离，对吧？我遗漏了什么？这里的文档：

问为什么scipy.cluster.hierarchy.linkage需要一个指标？
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