scipy - 使用 SciPy 如何获得 k= 的聚类？进行层次聚类

Question

所以我使用 fastcluster 和 SciPy 来进行凝聚聚类。我可以执行dendrogram来获取聚类的树状图。我可以执行 fcluster(Z, sqrt(D.max()), 'distance') 来为我的数据获得非常好的聚类。如果我想手动检查树状图中 k=3(簇)的区域，然后我想检查 k=6(簇)，该怎么办？如何获得树状图特定级别的聚类？

我看到所有这些函数都有容差，但我不明白如何从容差转换为簇数。我可以通过链接 (Z) 并逐步将集群拼凑在一起，使用简单的数据集手动构建集群，但这对于大型数据集来说并不实用。

Answer 1

如果您想在特定级别砍伐树木，请使用:

fl = fcluster(cl,numclust,criterion='maxclust')

其中 cl 是链接方法的输出，numclust 是您想要获取的簇数。