phân cụm theo cấp bậc về các tương quan trong Python scipy/numpy?

Question

Làm cách nào để chạy phân cụm theo cấp bậc trên ma trận tương quan trong scipy/numpy? Tôi có ma trận 100 hàng bởi 9 cột và tôi muốn phân cụm theo thứ bậc theo các tương quan của từng mục nhập trong 9 điều kiện. Tôi muốn sử dụng mối tương quan 1-pearson như là khoảng cách cho phân cụm. Giả sử tôi có một mảng "X" có chứa mảng ma trận 100 x 9, tôi có thể làm như thế nào?

tôi đã cố gắng sử dụng hcluster, dựa trên ví dụ này:

Y=pdist(X, 'seuclidean') 
Z=linkage(Y, 'single') 
dendrogram(Z, color_threshold=0) 

Tuy nhiên, pdist không phải là những gì tôi muốn vì đó là khoảng cách Euclide. Ý tưởng nào?

cảm ơn.

Answer 1

Chỉ cần thay đổi số liệu để correlation để dòng đầu tiên trở thành:

Y=pdist(X, 'correlation') 

Tuy nhiên, tôi tin rằng các mã có thể được đơn giản hóa để chỉ:

Z=linkage(X, 'single', 'correlation') 
dendrogram(Z, color_threshold=0) 

vì mối liên kết sẽ chăm sóc pdist cho bạn.