Python SciPy hierarchy.optimal_leaf_ordering用法及代碼示例

本文簡要介紹 python 語言中 scipy.cluster.hierarchy.optimal_leaf_ordering 的用法。

用法:

scipy.cluster.hierarchy.optimal_leaf_ordering(Z, y, metric='euclidean')#

給定一個鏈接矩陣 Z 和距離，重新排序切割樹。

參數 ：：

Z： ndarray

層次聚類編碼為鏈接矩陣。有關返回結構和算法的更多信息，請參閱 linkage 。

y： ndarray

從中生成 Z 的壓縮距離矩陣。或者，可以將 n 維中的 m 個觀察向量的集合作為 m × n 數組傳遞。

metric： str 或函數，可選

在 y 是觀察向量集合的情況下使用的距離度量；否則忽略。有關有效距離度量的列表，請參閱pdist 函數。也可以使用自定義距離函數。

返回 ：：

Z_ordered： ndarray

鏈接矩陣 Z 的副本，重新排序以最小化相鄰葉子之間的距離。

例子：

>>> import numpy as np
>>> from scipy.cluster import hierarchy
>>> rng = np.random.default_rng()
>>> X = rng.standard_normal((10, 10))
>>> Z = hierarchy.ward(X)
>>> hierarchy.leaves_list(Z)
array([0, 3, 1, 9, 2, 5, 7, 4, 6, 8], dtype=int32)
>>> hierarchy.leaves_list(hierarchy.optimal_leaf_ordering(Z, X))
array([3, 0, 2, 5, 7, 4, 8, 6, 9, 1], dtype=int32)