Python SciPy hierarchy.to_tree用法及代码示例

本文简要介绍 python 语言中 scipy.cluster.hierarchy.to_tree 的用法。

用法:

scipy.cluster.hierarchy.to_tree(Z, rd=False)#

将链接矩阵转换为 easy-to-use 树对象。

返回对根 ClusterNode 对象的引用(默认情况下)。

每个 ClusterNode 对象都有一个 left 、 right 、 dist 、 id 和 count 属性。左右属性指向组合起来生成簇的ClusterNode对象。如果两者都是None，则 ClusterNode 对象是叶节点，其计数必须为1，其距离无意义但设置为0。

注：该函数是为了方便 Library 用户而提供的。 ClusterNodes 不用作此库中任何函数的输入。

参数 ：：

Z： ndarray

正确形式的链接矩阵(参见 linkage 函数文档)。

rd： 布尔型，可选

如果为 False(默认)，则返回对根 ClusterNode 对象的引用。否则，返回元组(r, d)。 r 是对根节点的引用，而 d 是 ClusterNode 对象的列表 - 链接矩阵中的每个原始条目加上所有聚类步骤的条目。如果一个cluster id小于链接矩阵说明的数据中的样本数n，那么它对应一个singleton cluster(叶子节点)。有关将集群 ID 分配给集群的更多信息，请参阅 linkage 。

返回 ：：

tree： ClusterNode 或元组(ClusterNode，ClusterNode 列表)

如果rd为假，aClusterNode.如果rd为 True，长度列表2*n - 1， 和n样本数量。参见说明rd以上了解更多详情。

例子：

>>> import numpy as np
>>> from scipy.cluster import hierarchy
>>> rng = np.random.default_rng()
>>> x = rng.random((5, 2))
>>> Z = hierarchy.linkage(x)
>>> hierarchy.to_tree(Z)
<scipy.cluster.hierarchy.ClusterNode object at ...
>>> rootnode, nodelist = hierarchy.to_tree(Z, rd=True)
>>> rootnode
<scipy.cluster.hierarchy.ClusterNode object at ...
>>> len(nodelist)
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