python 层次聚类_Python层次聚类sci.cluster.hierarchy.linkage函数详解

1 函数原型:

scipy.cluster.hierarchy.linkage(y, method='single', metric='euclidean', optimal_ordering=False)

函数功能:进行层次聚类/凝聚聚类。

参数:

y: 可以是1维压缩向量(距离向量),也可以是2维观测向量(坐标矩阵)。若y是1维压缩向量,则y必须是n个初始观测值的组合,n是坐标矩阵中成对的观测值。

返回值:(n-1)*4的矩阵Z(后面会仔细的讲解返回值各个字段的含义)

linkage方法用于计算两个聚类簇s和t之间的距离d(s,t),这个方法的使用在层次聚类之前。当s和t行程一个新的聚类簇u时,s和t被从森林(已经形成的聚类簇群)中移除,而用新的聚类簇u来代替。当森林中只有一个聚类簇时算法停止。而这个聚类簇就成了聚类树的根。

距离矩阵在每次迭代中都将被保存,d[i,j]对应于第i个聚类簇与第j个聚类簇之间的距离。每次迭代必须更新新形成的聚类簇之间的距离矩阵。

假定现在有|u|个初始观测值u[0],...,u[|u|-1]在聚类簇u中,有|v|个初始对象v[0],...,v[|v|-1]在聚类簇v中。回忆s和t合并成u。让v成为森林中的聚类簇,而不是u。

下面是计算新形成的聚类簇u和v之间距离的方法:

method = ‘single’

d(u,v) = min(dist(u[i],u[j]))

对于u中所有点i和v中所有点j。这被称为最近邻点算法。

method = 'complete'

d(u,v) = max(dist(u[i],u[j]))

对于u中所有点i和v中所有点j。这被称为最近邻点算法。

method = 'average'

|u|,|v|是聚类u和v中元素的的个数,这被称为UPGMA算法(非加权组平均)法。

method = 'weighted'

d(u,v) = (dist(s,v) + dist(t,v))/2

u是由s和t形成的,而v是森林中剩余的聚类簇,这被称为WPGMA(加权分组平均)法。

method = 'centroid'

Cs和Ct分别为聚类簇s和t的聚类中心,当s和t形成一个新的聚类簇时,聚类中心centroid会在s和t上重新计算。这段聚类就变成了u的质心和剩下聚类簇v的质心之间的欧式距离。这杯称为UPGMC算法(采用质心的无加权paire-group方法)。

method = 'median'  当两个聚类簇s和t组合成一个新的聚类簇u时,s和t的质心的均值称为u的质心。这被称为WPGMC算法。

method = 'ward' (沃德方差最小化算法)

新的输入d(u,v)通过下式计算得出,

u是s和t组成的新的聚类,v是森林中未使用的聚类。T = |v|+|s|+|t|,|*|是聚类簇中观测值的个数。

注意:当最小距离在一个森林中成对存在时,即有多个最小距离的时候,具体的实现要看MATLAB的版本(因为这个函数是从matlab里面copy过来的)。

2 参数:

y:nump.ndarry。是一个压缩距离的平面上三角矩阵。或者n*m的观测值。压缩距离矩阵的所有元素必须是有限的,没有NaNs或infs。

method:str,可选。

metric:str或function,可选。在y维观测向量的情况下使用该参数,苟泽忽略。参照有效距离度量列表的pdist函数,还可以使用自定义距离函数。

optimal_ordering:bool。若为true,linkage矩阵则被重新排序,以便连续叶子间距最小。当数据可视化时,这将使得树结构更为直观。默认为false,因为数据集非常大时,执行此操作计算量将非常大。

Note:上述算法的时间复杂度如下:

上述算法时间复杂度对比

算法

时间复杂度

single

O(n2)

complete

O(n2)

average

O(n2)

weighted

O(n2)

ward

O(n2)

其他

O(n2)

centroid、median、ward只能定义在欧氏距离计算中。如果预先将y计算的距离传进来,那么要确保是用欧式距离计算的,否则将会导致错误的计算结果。

3 返回值:

Z:numpy.ndarry。

层次聚类编码为一个linkage矩阵。

Z共有四列组成,第一字段与第二字段分别为聚类簇的编号,在初始距离前每个初始值被从0~n-1进行标识,每生成一个新的聚类簇就在此基础上增加一对新的聚类簇进行标识,第三个字段表示前两个聚类簇之间的距离,第四个字段表示新生成聚类簇所包含的元素的个数。

下面举个例子来说明一下:

#%%

from scipy.cluster.hierarchy import dendrogram, linkage,fcluster

from matplotlib import pyplot as plt

X = [[i] for i in [2, 8, 0, 4, 1, 9, 9, 0]]

# X = [[1,2],[3,2],[4,4],[1,2],[1,3]]

Z = linkage(X, 'ward')

f = fcluster(Z,4,'distance')

fig = plt.figure(figsize=(5, 3))

dn = dendrogram(Z)

plt.show()下面是聚类结果的可视化聚类树:

下面是返回值的解析:

2018/2/25凌晨1点于中关村。

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