scipy.cluster.hierarchy教程

Question

我试图了解如何操作层次结构集群，但是文档太.技术？..。我不明白它是怎么工作的。

有什么教程可以帮助我开始，逐步解释一些简单的任务吗？

假设我有以下数据集：

a = np.array([[0,   0  ],
              [1,   0  ],
              [0,   1  ],
              [1,   1  ], 
              [0.5, 0  ],
              [0,   0.5],
              [0.5, 0.5],
              [2,   2  ],
              [2,   3  ],
              [3,   2  ],
              [3,   3  ]])

我可以轻松地完成层次结构集群并绘制树状图：

z = linkage(a)
d = dendrogram(z)

• 现在，我如何恢复特定的集群？比方说，在树状图中有元素[0,1,2,4,5,6]的那个？
• 我怎么才能拿回那个元素的值？

Answer 1

分层聚集聚类(HAC)有三个步骤：

1. 量化数据(metric参数)
2. 集群数据(method参数)
3. 选择集群的数量

正在做什么

z = linkage(a)

将完成前两步。由于您没有指定任何参数，所以它使用了标准值。

1. metric = 'euclidean'
2. method = 'single'

因此，z = linkage(a)将给您提供一个a的单个链接的层次聚集聚类。这种集群是一种解决方案的层次结构。从这个层次结构中，您可以得到一些有关数据结构的信息。你现在可能做的是：

• 检查哪个metric是合适的，例如cityblock或chebychev将对数据进行不同的量化(cityblock、euclidean和chebychev对应于L1、L2和L_inf规范)
• 检查methdos的不同性质/行为(如single、complete和average)
• 检查如何确定集群的数量，例如，通过reading the wiki about it
• 计算已找到的解决方案(聚类)上的索引，例如silhouette coefficient (通过这个系数，您可以得到关于一个点/观测是否适合于它通过集群分配的集群的质量的反馈)。不同的索引使用不同的标准来限定聚类。

这里有一些事情要开始

import numpy as np
import scipy.cluster.hierarchy as hac
import matplotlib.pyplot as plt


a = np.array([[0.1,   2.5],
              [1.5,   .4 ],
              [0.3,   1  ],
              [1  ,   .8 ],
              [0.5,   0  ],
              [0  ,   0.5],
              [0.5,   0.5],
              [2.7,   2  ],
              [2.2,   3.1],
              [3  ,   2  ],
              [3.2,   1.3]])

fig, axes23 = plt.subplots(2, 3)

for method, axes in zip(['single', 'complete'], axes23):
    z = hac.linkage(a, method=method)

    # Plotting
    axes[0].plot(range(1, len(z)+1), z[::-1, 2])
    knee = np.diff(z[::-1, 2], 2)
    axes[0].plot(range(2, len(z)), knee)

    num_clust1 = knee.argmax() + 2
    knee[knee.argmax()] = 0
    num_clust2 = knee.argmax() + 2

    axes[0].text(num_clust1, z[::-1, 2][num_clust1-1], 'possible\n<- knee point')

    part1 = hac.fcluster(z, num_clust1, 'maxclust')
    part2 = hac.fcluster(z, num_clust2, 'maxclust')

    clr = ['#2200CC' ,'#D9007E' ,'#FF6600' ,'#FFCC00' ,'#ACE600' ,'#0099CC' ,
    '#8900CC' ,'#FF0000' ,'#FF9900' ,'#FFFF00' ,'#00CC01' ,'#0055CC']

    for part, ax in zip([part1, part2], axes[1:]):
        for cluster in set(part):
            ax.scatter(a[part == cluster, 0], a[part == cluster, 1], 
                       color=clr[cluster])

    m = '\n(method: {})'.format(method)
    plt.setp(axes[0], title='Screeplot{}'.format(m), xlabel='partition',
             ylabel='{}\ncluster distance'.format(m))
    plt.setp(axes[1], title='{} Clusters'.format(num_clust1))
    plt.setp(axes[2], title='{} Clusters'.format(num_clust2))

plt.tight_layout()
plt.show()

给出

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