本文简要介绍 python 语言中 scipy.cluster.hierarchy.is_monotonic
的用法。
用法:
scipy.cluster.hierarchy.is_monotonic(Z)#
如果传递的链接是单调的,则返回 True。
如果对于每个加入的集群 和 ,链接是单调的,它们之间的距离不小于任何先前加入的集群之间的距离。
- Z: ndarray
检查单调性的链接矩阵。
- b: bool
一个布尔值,指示链接是否是单调的。
参数 ::
返回 ::
例子:
>>> from scipy.cluster.hierarchy import median, ward, is_monotonic >>> from scipy.spatial.distance import pdist
根据定义,一些层次聚类算法 - 例如
scipy.cluster.hierarchy.ward
- 将样本单调分配给聚类;然而,对于其他分层方法来说,这并不总是正确的——例如scipy.cluster.hierarchy.median
。给定一个链接矩阵
Z
(作为分层聚类方法的结果),我们可以使用scipy.cluster.hierarchy.is_monotonic
以编程方式测试它是否具有单调性属性:>>> 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. ]]) >>> is_monotonic(Z) True
>>> Z = median(pdist(X)) >>> Z array([[ 0. , 1. , 1. , 2. ], [ 3. , 4. , 1. , 2. ], [ 9. , 10. , 1. , 2. ], [ 6. , 7. , 1. , 2. ], [ 2. , 12. , 1.11803399, 3. ], [ 5. , 13. , 1.11803399, 3. ], [ 8. , 15. , 1.11803399, 3. ], [11. , 14. , 1.11803399, 3. ], [18. , 19. , 3. , 6. ], [16. , 17. , 3.5 , 6. ], [20. , 21. , 3.25 , 12. ]]) >>> is_monotonic(Z) False
请注意,此方法等效于仅验证链接矩阵第三列中的距离是否以单调递增的顺序出现。
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- Python SciPy hierarchy.median用法及代码示例
- Python SciPy hierarchy.DisjointSet用法及代码示例
- Python SciPy hierarchy.correspond用法及代码示例
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- Python SciPy hierarchy.cut_tree用法及代码示例
- Python SciPy hierarchy.fcluster用法及代码示例
- Python SciPy hierarchy.to_tree用法及代码示例
- Python SciPy hierarchy.average用法及代码示例
- Python SciPy hierarchy.dendrogram用法及代码示例
- Python SciPy hierarchy.num_obs_linkage用法及代码示例
- Python SciPy hierarchy.complete用法及代码示例
- Python SciPy hierarchy.linkage用法及代码示例
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注:本文由纯净天空筛选整理自scipy.org大神的英文原创作品 scipy.cluster.hierarchy.is_monotonic。非经特殊声明,原始代码版权归原作者所有,本译文未经允许或授权,请勿转载或复制。