階層的クラスタリング
階層的クラスタリングってseaborn.clustermap()で ちょちょっとグラフをみる位しかしない為， この辺の話はあまり知らないので改めて． 「scipy.cluster.hierarchy.cut_tree」はカットされた木を返す． 要はクラスタを返すという事だろうか． どうも，バグが多そう……． Alternative for scipy.cluster.hierarchy.cut_tree() – StackOverflow データが持つ情報が不明なのでよく分からない． %matplotlib inline import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns import numpy as np from scipy.cluster.hierarchy import linkage, is_valid_linkage,
【python】scipyで階層型クラスタリングするときの知見まとめ - 静かなる名辞
はじめに scipyの階層型クラスタリングを使う機会がありましたが、使い方がわかりづらいと思ったのでまとめておきます。 目次 はじめに 関数がいっぱいある 使い方 linkage fcluster cophenet dendrogram 実践編 データを作る 手法を選ぶ クラスタに分ける デンドログラムを描く 遊ぶ まとめ 関数がいっぱいある いっぱいあるんですよ。 Hierarchical clustering (scipy.cluster.hierarchy) — SciPy v1.3.0 Reference Guide 私の数え間違えがなければ31個。多いですね。 とはいえ、本質的なもの（実際によく使うもの）は以下くらいです。 linkage 実際に階層型クラスタリングを行う。これがないと始まらない。 fcluster 任意の深さで木を切り、クラスタに分割する。 cophenet y
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