scipy.cluster.hierarchy.

to_mlab_linkage#

scipy.cluster.hierarchy.to_mlab_linkage(Z)[source]#

将连结矩阵转换为兼容的 MATLAB(TM)。

将此模块的联结函数生成的对联接矩阵 Z 转换为兼容的 MATLAB(TM)。返回的连结矩阵移除了最后一列，并且群集索引转换为 1..N 索引。

参数:
Zndarray

由 scipy.cluster.hierarchy

生成的连结矩阵。
返回:

to_mlab_linkagendarray

与 MATLAB(TM) 分层聚类函数相兼容的连结矩阵。

返回的连结矩阵移除了最后一列，并且群集索引转换为 1..N 索引。

另请参阅

linkage

了解什么是连结矩阵。

from_mlab_linkage

从 Matlab 转换到 SciPy 格式。

>>> from scipy.cluster.hierarchy import ward, to_mlab_linkage
>>> from scipy.spatial.distance import pdist

>>> X = [[0, 0], [0, 1], [1, 0],
...      [0, 4], [0, 3], [1, 4],
...      [4, 0], [3, 0], [4, 1],
...      [4, 4], [3, 4], [4, 3]]

>>> Z = ward(pdist(X))
>>> Z
array([[ 0.        ,  1.        ,  1.        ,  2.        ],
       [ 3.        ,  4.        ,  1.        ,  2.        ],
       [ 6.        ,  7.        ,  1.        ,  2.        ],
       [ 9.        , 10.        ,  1.        ,  2.        ],
       [ 2.        , 12.        ,  1.29099445,  3.        ],
       [ 5.        , 13.        ,  1.29099445,  3.        ],
       [ 8.        , 14.        ,  1.29099445,  3.        ],
       [11.        , 15.        ,  1.29099445,  3.        ],
       [16.        , 17.        ,  5.77350269,  6.        ],
       [18.        , 19.        ,  5.77350269,  6.        ],
       [20.        , 21.        ,  8.16496581, 12.        ]])

在浏览器中试用一下！

>>> mZ = to_mlab_linkage(Z)
>>> mZ
array([[  1.        ,   2.        ,   1.        ],
       [  4.        ,   5.        ,   1.        ],
       [  7.        ,   8.        ,   1.        ],
       [ 10.        ,  11.        ,   1.        ],
       [  3.        ,  13.        ,   1.29099445],
       [  6.        ,  14.        ,   1.29099445],
       [  9.        ,  15.        ,   1.29099445],
       [ 12.        ,  16.        ,   1.29099445],
       [ 17.        ,  18.        ,   5.77350269],
       [ 19.        ,  20.        ,   5.77350269],
       [ 21.        ,  22.        ,   8.16496581]])

新的联动矩阵 mZ 使用所有群集进行 1 索引（而不是 0 索引）。此外，原始联动矩阵的最后一列已被删除。

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