Dendrogram nhãn Python
array([4, 3, 4, 3, 4, 3, 4, 3, 4, 3, 4, 3, 4, 3, 4, 3, 4, 3, 4, 3, 4, 3, 4, 3, 4, 3, 4, 3, 4, 3, 4, 3, 4, 3, 4, 3, 4, 3, 4, 3, 4, 3, 4, 1, 4, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 2, 1, 2, 1, 2, 0, 2, 0, 2, 1, 2, 0, 2, 0, 2, 0, 2, 0, 2, 1, 2, 0, 2, 1, 2, 0, 2, 0, 2, 0, 2, 0, 2, 0, 2, 0, 2, 1, 2, 0, 2, 0, 2, 0, 2, 0, 2, 0, 2, 0, 2, 0, 2, 0, 2, 0, 2, 0, 2, 0, 2, 0, 2, 0, 2, 0, 2, 0, 2, 0, 2, 0, 2, 0, 2, 0, 2]) Chương trình dendro minh họa cách mỗi cụm được cấu tạo bằng cách vẽ một liên kết hình chữ U giữa một cụm không đơn lẻ và các cụm con của nó. Phần trên cùng của liên kết chữ U biểu thị sự hợp nhất cụm. Hai chân của liên kết chữ U cho biết cụm nào đã được hợp nhất. Chiều dài của hai chân U-link thể hiện khoảng cách giữa các cụm con. Nó cũng là khoảng cách cộng hưởng giữa các quan sát ban đầu trong hai cụm con Thông số . Z ndarrayMa trận liên kết mã hóa cụm phân cấp để hiển thị dưới dạng dendrogram. Xem hàm dendrogram(Z, link_color_func=lambda k: colors[k])4 để biết thêm thông tin về định dạng của dendrogram(Z, link_color_func=lambda k: colors[k])5p int, tùy chọn Tham số dendrogram(Z, link_color_func=lambda k: colors[k])6 cho dendrogram(Z, link_color_func=lambda k: colors[k])7truncate_mode str, tùy chọn Chương trình dendro có thể khó đọc khi ma trận quan sát ban đầu mà liên kết được lấy từ đó lớn. Cắt ngắn được sử dụng để cô đặc chương trình dendro. Có một số chế độ dendrogram(Z, link_color_func=lambda k: colors[k])8 Không cắt ngắn được thực hiện (mặc định). Ghi chú. dendrogram(Z, link_color_func=lambda k: colors[k])0 là bí danh của dendrogram(Z, link_color_func=lambda k: colors[k])8 được giữ để tương thích ngược dendrogram(Z, link_color_func=lambda k: colors[k])2 Các cụm không phải đơn lẻ dendrogram(Z, link_color_func=lambda k: colors[k])6 cuối cùng được hình thành trong liên kết là các nút không phải lá duy nhất trong liên kết; . Tất cả các cụm không đơn lẻ khác được ký hợp đồng thành các nút lá dendrogram(Z, link_color_func=lambda k: colors[k])6 Không có nhiều hơn dendrogram(Z, link_color_func=lambda k: colors[k])6 cấp độ của cây dendrogram được hiển thị. Một “cấp độ” bao gồm tất cả các nút có sự hợp nhất dendrogram(Z, link_color_func=lambda k: colors[k])6 từ lần hợp nhất cuối cùng Ghi chú. dendrogram(Z, link_color_func=lambda k: colors[k])9 là bí danh của dendrogram(Z, link_color_func=lambda k: colors[k])6 được giữ để tương thích ngượccolor_threshold đôi, tùy chọn Để cho ngắn gọn, hãy để \(t\) là >>> import numpy as np >>> from scipy.cluster import hierarchy >>> import matplotlib.pyplot as plt1. Tô màu tất cả các liên kết con bên dưới nút cụm \(k\) cùng màu nếu \(k\) . Tất cả các liên kết kết nối các nút có khoảng cách lớn hơn hoặc bằng ngưỡng được tô màu bằng màu matplotlib mặc định là >>> import numpy as np >>> from scipy.cluster import hierarchy >>> import matplotlib.pyplot as plt2. Nếu is the first node below the cut threshold \(t\). All links connecting nodes with distances greater than or equal to the threshold are colored with de default matplotlib color >>> import numpy as np >>> from scipy.cluster import hierarchy >>> import matplotlib.pyplot as plt2. If \(t\) nhỏ hơn hoặc bằng 0, tất cả các nút có màu >>> import numpy as np >>> from scipy.cluster import hierarchy >>> import matplotlib.pyplot as plt2. Nếu >>> import numpy as np >>> from scipy.cluster import hierarchy >>> import matplotlib.pyplot as plt1 là Không có hoặc 'mặc định', tương ứng với hành vi MATLAB(TM), ngưỡng được đặt thành >>> import numpy as np >>> from scipy.cluster import hierarchy >>> import matplotlib.pyplot as plt5. get_leaves bool, tùy chọn Bao gồm danh sách >>> import numpy as np >>> from scipy.cluster import hierarchy >>> import matplotlib.pyplot as plt6 trong từ điển kết quả. Đối với mỗi \(i\) , >>> import numpy as np >>> from scipy.cluster import hierarchy >>> import matplotlib.pyplot as plt7, nút cụm >>> import numpy as np >>> from scipy.cluster import hierarchy >>> import matplotlib.pyplot as plt8 xuất hiện ở vị trí >>> import numpy as np >>> from scipy.cluster import hierarchy >>> import matplotlib.pyplot as plt9 trong đường duyệt từ trái sang phải của các lá, trong đó \(j < 2n-1\) and \(i < n\).hướng str, tùy chọn Hướng vẽ biểu đồ dendrogram, có thể là bất kỳ chuỗi nào sau đây dendrogram(Z, link_color_func=lambda k: colors[k])60 Vẽ gốc ở trên cùng và vẽ các liên kết con đi xuống. (mặc định) dendrogram(Z, link_color_func=lambda k: colors[k])61 Vẽ gốc ở dưới cùng và vẽ các liên kết con đi lên dendrogram(Z, link_color_func=lambda k: colors[k])62 Vẽ gốc ở bên trái và vẽ các liên kết con đi bên phải dendrogram(Z, link_color_func=lambda k: colors[k])63 Vẽ gốc ở bên phải và vẽ các liên kết con xuống bên trái nhãn ndarray, tùy chọnTheo mặc định, dendrogram(Z, link_color_func=lambda k: colors[k])64 là Không nên chỉ mục của quan sát ban đầu được sử dụng để gắn nhãn cho các nút lá. Mặt khác, đây là một chuỗi có kích thước \(n\) , với dendrogram(Z, link_color_func=lambda k: colors[k])65. Giá trị dendrogram(Z, link_color_func=lambda k: colors[k])66 là văn bản được đặt bên dưới nút lá \(i\) chỉ khi nó tương ứng với một quan sát ban đầu và không phải là một nút đơn . count_sort str hoặc bool, tùy chọn Đối với mỗi nút n, thứ tự (trực quan, từ trái sang phải) của hai liên kết con được vẽ trên biểu đồ được xác định bởi tham số này, có thể là bất kỳ giá trị nào sau đây dendrogram(Z, link_color_func=lambda k: colors[k])67 Không có gì được thực hiện dendrogram(Z, link_color_func=lambda k: colors[k])68 hoặc dendrogram(Z, link_color_func=lambda k: colors[k])69 Đứa trẻ có số lượng đối tượng ban đầu tối thiểu trong cụm của nó được vẽ trước dendrogram(Z, link_color_func=lambda k: colors[k])60 Đứa trẻ có số lượng đối tượng ban đầu tối đa trong cụm của nó được vẽ trước Lưu ý, cả dendrogram(Z, link_color_func=lambda k: colors[k])61 và dendrogram(Z, link_color_func=lambda k: colors[k])62 đều không thể đúng distance_sort str hoặc bool, tùy chọn Đối với mỗi nút n, thứ tự (trực quan, từ trái sang phải) của hai liên kết con được vẽ trên biểu đồ được xác định bởi tham số này, có thể là bất kỳ giá trị nào sau đây dendrogram(Z, link_color_func=lambda k: colors[k])67 Không có gì được thực hiện dendrogram(Z, link_color_func=lambda k: colors[k])68 hoặc dendrogram(Z, link_color_func=lambda k: colors[k])69 Đứa trẻ có khoảng cách tối thiểu giữa các hậu duệ trực tiếp của nó được vẽ đầu tiên dendrogram(Z, link_color_func=lambda k: colors[k])60 Đứa trẻ có khoảng cách lớn nhất giữa các hậu duệ trực tiếp của nó được vẽ đầu tiên Lưu ý dendrogram(Z, link_color_func=lambda k: colors[k])61 và dendrogram(Z, link_color_func=lambda k: colors[k])62 không thể cùng đúng Khi Đúng, các nút lá đại diện cho \(k>1\) quan sát ban đầu được gắn nhãn với số lượng quan sát mà chúng chứa trong ngoặc đơn. no_plot bool, tùy chọnKhi True, kết xuất cuối cùng không được thực hiện. Điều này hữu ích nếu chỉ cần các cấu trúc dữ liệu được tính toán để hiển thị hoặc nếu matplotlib không khả dụng no_labels bool, tùy chọnKhi True, không có nhãn nào xuất hiện bên cạnh các nút lá trong kết xuất của dendrogram leaf_rotation đôi, tùy chọnChỉ định góc (tính bằng độ) để xoay nhãn lá. Khi không được chỉ định, vòng quay dựa trên số lượng nút trong chương trình dendrogram (mặc định là 0) leaf_font_size int, tùy chọnChỉ định kích thước phông chữ (theo điểm) của nhãn lá. Khi không được chỉ định, kích thước dựa trên số lượng nút trong chương trình dendro leaf_label_func lambda hoặc chức năng, tùy chọnKhi dendrogram(Z, link_color_func=lambda k: colors[k])69 là một hàm có thể gọi được, đối với mỗi lá có chỉ số cụm \(k < 2n-1\) . Dự kiến hàm này sẽ trả về một chuỗi có nhãn cho chiếc lá. Các chỉ số \(k < n\) tương ứng với các quan sát ban đầu trong khi các chỉ số \(k \ . correspond to non-singleton clusters. Ví dụ: để gắn nhãn các singleton với id nút của chúng và các non-singleton với id, số lượng và hệ số không nhất quán của chúng, chỉ cần thực hiện dendrogram(Z, link_color_func=lambda k: colors[k])6show_contracted bool, tùy chọn Khi True, chiều cao của các nút không phải đơn lẻ được ký hợp đồng thành một nút lá được vẽ dưới dạng các đường chéo dọc theo liên kết kết nối nút lá đó. Điều này thực sự chỉ hữu ích khi cắt ngắn được sử dụng (xem tham số dendrogram(Z, link_color_func=lambda k: colors[k])7)link_color_func có thể gọi được, tùy chọn Nếu được cung cấp, link_color_function được gọi với mỗi id không phải là đơn lẻ tương ứng với mỗi liên kết hình chữ U mà nó sẽ vẽ. Chức năng dự kiến sẽ trả về màu để vẽ liên kết, được mã hóa dưới dạng mã chuỗi màu matplotlib. Ví dụ dendrogram(Z, link_color_func=lambda k: colors[k]) tô màu các liên kết trực tiếp bên dưới mỗi nút không phải đơn lẻ không bị cắt bớt dendrogram(Z, link_color_func=lambda k: colors[k])41 bằng cách sử dụng dendrogram(Z, link_color_func=lambda k: colors[k])42ax dụ matplotlib Axes, tùy chọn Nếu Không và no_plot không đúng, dendrogram sẽ được vẽ trên các trục hiện tại. Mặt khác, nếu no_plot không đúng thì dendrogram sẽ được vẽ trên thể hiện dendrogram(Z, link_color_func=lambda k: colors[k])43 đã cho. Điều này có thể hữu ích nếu dendrogram là một phần của hình phức tạp hơnabove_threshold_color str, tùy chọn Chuỗi màu matplotlib này đặt màu của các liên kết phía trên color_threshold. Mặc định là >>> import numpy as np >>> from scipy.cluster import hierarchy >>> import matplotlib.pyplot as plt2Trả về . R mệnh lệnh Từ điển cấu trúc dữ liệu được tính toán để hiển thị chương trình dendrogram. Nó có các phím sau dendrogram(Z, link_color_func=lambda k: colors[k])45 Một danh sách các tên màu. Phần tử thứ k đại diện cho màu của liên kết thứ k dendrogram(Z, link_color_func=lambda k: colors[k])46 và dendrogram(Z, link_color_func=lambda k: colors[k])47 Mỗi người trong số họ là một danh sách các danh sách. Đặt dendrogram(Z, link_color_func=lambda k: colors[k])48 trong đó dendrogram(Z, link_color_func=lambda k: colors[k])49 và dendrogram(Z, link_color_func=lambda k: colors[k])50 trong đó dendrogram(Z, link_color_func=lambda k: colors[k])51, sau đó liên kết thứ k được vẽ là dendrogram(Z, link_color_func=lambda k: colors[k])52 - dendrogram(Z, link_color_func=lambda k: colors[k])53 - dendrogram(Z, link_color_func=lambda k: colors[k])54 - dendrogram(Z, link_color_func=lambda k: colors[k])55 dendrogram(Z, link_color_func=lambda k: colors[k])56 Một danh sách các nhãn tương ứng với các nút lá dendrogram(Z, link_color_func=lambda k: colors[k])57 Đối với mỗi i, >>> import numpy as np >>> from scipy.cluster import hierarchy >>> import matplotlib.pyplot as plt7, nút cụm >>> import numpy as np >>> from scipy.cluster import hierarchy >>> import matplotlib.pyplot as plt8 xuất hiện ở vị trí >>> import numpy as np >>> from scipy.cluster import hierarchy >>> import matplotlib.pyplot as plt9 trong đường duyệt từ trái sang phải của các lá, trong đó \(j < 2n-1\)< . Nếu >>> import numpy as np >>> from scipy.cluster import hierarchy >>> import matplotlib.pyplot as plt8 nhỏ hơn dendrogram(Z, link_color_func=lambda k: colors[k])62, nút lá thứ >>> import numpy as np >>> from scipy.cluster import hierarchy >>> import matplotlib.pyplot as plt9 tương ứng với một quan sát ban đầu. Mặt khác, nó tương ứng với một cụm không đơn lẻ. and \(i < n\). If >>> import numpy as np >>> from scipy.cluster import hierarchy >>> import matplotlib.pyplot as plt8 is less than dendrogram(Z, link_color_func=lambda k: colors[k])62, the >>> import numpy as np >>> from scipy.cluster import hierarchy >>> import matplotlib.pyplot as plt9-th leaf node corresponds to an original observation. Otherwise, it corresponds to a non-singleton cluster. dendrogram(Z, link_color_func=lambda k: colors[k])64 Một danh sách các tên màu. Phần tử thứ k đại diện cho màu của lá thứ k Xem thêm ,ghi chú Dự kiến rằng khoảng cách trong dendrogram(Z, link_color_func=lambda k: colors[k])67 là đơn điệu, nếu không thì các giao điểm sẽ xuất hiện trong chương trình dendro |