我对此模块(scipy.cluster.hierarchy)感到困惑，但仍然有些困惑!
例如，我们有以下树状图:
我的问题是如何以一种好的格式(例如SIF格式)提取彩色的子树(每个子树代表一个集群)？
现在，获得上面图的代码是:
import scipy
import scipy.cluster.hierarchy as sch
import matplotlib.pylab as plt
scipy.randn(100,2)
d = sch.distance.pdist(X)
Z= sch.linkage(d,method='complete')
P =sch.dendrogram(Z)
plt.savefig('plot_dendrogram.png')
T = sch.fcluster(Z, 0.5*d.max(), 'distance')
#array([4, 5, 3, 2, 2, 3, 5, 2, 2, 5, 2, 2, 2, 3, 2, 3, 2, 5, 4, 5, 2, 5, 2,
# 3, 3, 3, 1, 3, 4, 2, 2, 4, 2, 4, 3, 3, 2, 5, 5, 5, 3, 2, 2, 2, 5, 4,
# 2, 4, 2, 2, 5, 5, 1, 2, 3, 2, 2, 5, 4, 2, 5, 4, 3, 5, 4, 4, 2, 2, 2,
# 4, 2, 5, 2, 2, 3, 3, 2, 4, 5, 3, 4, 4, 2, 1, 5, 4, 2, 2, 5, 5, 2, 2,
# 5, 5, 5, 4, 3, 3, 2, 4], dtype=int32)
sch.leaders(Z,T)
# (array([190, 191, 182, 193, 194], dtype=int32),
# array([2, 3, 1, 4,5],dtype=int32))
所以现在，fcluster()的输出给出了节点的聚类(按其ID)，并且here描述的leaders()应该返回2个数组:
因此，如果这个Leader()返回resp。 L和M:L[2]=182和M[2]=1，然后群集1由节点ID 182引导，节点ID 182在观察集X中不存在，文档说“...然后它对应于非单例群集”。但是我不明白...
另外，我通过sch.to_tree(Z)将Z转换为树，该树将返回一个易于使用的树对象(我想将其可视化)，但是我应该使用哪个工具作为将这些树对象作为输入进行操作的图形平台？
参考方案
回答关于树操作的问题部分...
如aother answer中所述，您可以从树对象中读取读取icoord和dcoord的分支的坐标。对于每个分支，从左到右给出协调。
如果要手动绘制树，则可以使用以下方法:
def plot_tree(P, pos=None):
plt.clf()
icoord = scipy.array(P['icoord'])
dcoord = scipy.array(P['dcoord'])
color_list = scipy.array(P['color_list'])
xmin, xmax = icoord.min(), icoord.max()
ymin, ymax = dcoord.min(), dcoord.max()
if pos:
icoord = icoord[pos]
dcoord = dcoord[pos]
color_list = color_list[pos]
for xs, ys, color in zip(icoord, dcoord, color_list):
plt.plot(xs, ys, color)
plt.xlim(xmin-10, xmax + 0.1*abs(xmax))
plt.ylim(ymin, ymax + 0.1*abs(ymax))
plt.show()
在您的代码中，plot_tree(P)在以下位置给出:
该功能允许您仅选择一些分支:
plot_tree(P, range(10))
现在，您必须知道要绘制的分支。也许fcluster()的输出有些晦涩，而另一种基于最小和最大距离公差来找到要绘制的分支的另一种方法是直接使用linkage()的输出(在OP的情况下为Z):
dmin = 0.2
dmax = 0.3
pos = scipy.all( (Z[:,2] >= dmin, Z[:,2] <= dmax), axis=0 ).nonzero()
plot_tree( P, pos )
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