fig = plt.figure(figsize=(5, 3)) dn = dendrogram(Z) plt.show() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 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
返回值Y是一个行向量,用squareform(Y)转换为方阵,行向量Y其实就是矩阵形式的下三角矩阵的值。 tril(矩阵)可以截取下三角矩阵,nonzeros(矩阵)去除矩阵中零元素,非零元素按列排列,unique(矩阵)可以去掉重复的非零元素,linkage()函数可以求聚类树,参数应该是距离的行向量,dendrogram(z,num);画聚类图,num是节点数,...
arpack_options:(先说一下,ARPACK为Fortran实现的隐式重启动Arnodli算法,一个计算给定矩阵的特征值和特征向量的算法)一个用于调整ARPACK特征向量计算的ARPACKOptions对象。默认时模块级变量arpack_options会被调用 b)返回值:一个VertexClustering(一个图的节点集聚类)或VertexDendrogram(从层次聚类中得到的一个图的节点集...
row_dendr = dendrogram(row_clusters, orientation='left')# reorder data with respect to clusteringdf_rowclust = df.iloc[row_dendr['leaves'][::-1]] axd.set_xticks([]) axd.set_yticks([])# remove axes spines from dendrogramforiinaxd.spines.values(): i.set_visible(False)# plot heatma...
(5, 3)) # 绘制树状图 dn = dendrogram(Z) # 打印链接矩阵Z,保留两位小数 print('Z:\n', np.round(Z, 2)) # 打印聚类结果f,保留两位小数(如果f中的数字需要格式化的话) # 由于f是整数类型,通常不需要格式化小数位,但如果需要可以转换为浮点数并格式化 print('f:\n', f) # 显示图形 plt.show(...
)# 显示返回值print(MAX)#画聚类图plt.rc('font',size=12)s=np.arange(1,6)sch.dendrogram(MAX...
(data=iris.data, columns=iris.feature_names) 接下来,可以计算皮尔逊相关系数矩阵: from scipy.spatial.distance import pdist, squareform from scipy.cluster.hierarchy import linkage from scipy.cluster.hierarchy import dendrogram import numpy as np # 计算皮尔逊相关系数矩阵 distxy = pdist(df, metric='...
dendrogram distance_sort: str 或 bool,可选 对于每个节点 n,绘制 n 的两个后代链接的顺序(视觉上,从左到右)由该参数确定,该参数可以是以下任何值: False:什么都没做。 'ascending' 或 True:首先绘制其直接后代之间距离最小的孩子。 'descending':首先绘制其直接后代之间距离最大的孩子。
├── _dendrogram.py ├── _diffmap.py ├── _dpt.py ├── _draw_graph.py ├── _embedding_density.py ├── _ingest.py ├── __init__.py ├── _leiden.py ├── _louvain.py ├── _marker_gene_overlap.py ├── _paga.py ...