python的scipy层次聚类参数详解

详解python中层次聚类的fcluster函数

调用实例:

import scipy
import scipy.cluster.hierarchy as sch
from scipy.cluster.vq import vq,kmeans,whiten
import numpy as np
import matplotlib.pylab as plt

points=scipy.randn(20,4)  

#1. 层次聚类
#生成点与点之间的距离矩阵,这里用的欧氏距离:
disMat = sch.distance.pdist(points,'euclidean') 
#进行层次聚类:
Z=sch.linkage(disMat,method='average') 
#将层级聚类结果以树状图表示出来并保存为plot_dendrogram.png
P=sch.dendrogram(Z)
plt.savefig('plot_dendrogram.png')
#根据linkage matrix Z得到聚类结果:
cluster= sch.fcluster(Z, t=1, 'inconsistent') 

print "Original cluster by hierarchy clustering:\n",cluster

参数列表如下:

def fcluster(Z, t, criterion='inconsistent', depth=2, R=None, monocrit=None):

Z代表了利用“关联函数”关联好的数据。
比如上面的调用实例就是使用欧式距离来生成距离矩阵,并对矩阵的距离取平均
这里可以使用不同的距离公式

t这个参数是用来区分不同聚类的阈值,在不同的criterion条件下所设置的参数是不同的。
比如当criterion为’inconsistent’时,t值应该在0-1之间波动,t越接近1代表两个数据之间的相关性越大,t越趋于0表明两个数据的相关性越小。这种相关性可以用来比较两个向量之间的相关性,可用于高维空间的聚类

depth 代表了进行不一致性(‘inconsistent’)计算的时候的最大深度,对于其他的参数是没有意义的,默认为2

criterion这个参数代表了判定条件,这里详细解释下各个参数的含义:
1. 当criterion为’inconsistent’时,t值应该在0-1之间波动,t越接近1代表两个数据之间的相关性越大,t越趋于0表明两个数据的相关性越小。这种相关性可以用来比较两个向量之间的相关性,可用于高维空间的聚类
2. 当criterion为’distance’时,t值代表了绝对的差值,如果小于这个差值,两个数据将会被合并,当大于这个差值,两个数据将会被分开。
3. 当criterion为’maxclust’时,t代表了最大的聚类的个数,设置4则最大聚类数量为4类,当聚类满足4类的时候,迭代停止
4. 当criterion为’monocrit’时,t的选择不是固定的,而是根据一个函数monocrit[j]来确定。例如例如,对最大平均距离的阈值在不一致矩阵r中计算阈值0.8,可以这样写,

MR = maxRstat(Z, R, 3)
cluster(Z, t=0.8, criterion='monocrit', monocrit=MR)
  1. 当criterion为’maxclust_monocrit’时,函数会在最大聚类数量为t的同时,将阈值t减小到最小的不一致性。
    调用实例如下:
MI = maxinconsts(Z, R)
cluster(Z, t=3, criterion='maxclust_monocrit', monocrit=MI)

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