python - scipy.pdist() 返回 NaN 值

Question

我正在尝试对时间序列进行聚类。簇内元素具有相同的形状，但比例不同。因此，我想使用相关性度量作为聚类的度量。我正在尝试相关或 PIL 逊系数距离(欢迎任何建议或替代方案)。但是，当我运行 Z = linkage(dist) 时，以下代码返回错误，因为 dist 中有一些 NaN 值。 time_series 中没有 NaN 值，这由

确认

np.any(isnan(time_series))

返回 False

from scipy.spatial.distance import pdist
from scipy.cluster.hierarchy import dendrogram, linkage

dist = pdist(time_series, metric='correlation') 
Z = linkage(dist)
fig = plt.figure()
dn = dendrogram(Z)
plt.show()

作为替代方案，我将使用 PIL 逊距离

from scipy.stats import pearsonr

def pearson_distance(a,b):
    return 1 - pearsonr(a,b)[0]

dist = pdist(time_series, pearson_distance)`

但这会产生一些运行时警告并花费大量时间。

Answer 1

scipy.pdist(time_series, metric='correlation')

如果你看一下 manual , correlation 选项除以差值。因此，您可能有两个相同的时间戳，将 零 除以 零 得到 NaN。