Python SciPy 层次聚类分析代码解释

这段代码使用 scipy 库中的层次聚类方法进行聚类分析。

首先，计算了一个距离矩阵，使用的是 pdist 函数，它可以计算任意两个样本之间的距离。

然后，使用 linkage 函数进行聚类步骤的存储，这里使用的是 ward 方法和 cosine 距离度量。

接着，设定了一个 cutoff 值，表示控制类别数目为 5。

最后，使用 fcluster 函数进行聚类，并绘制了一个树状图，使用的是 dendrogram 函数。

代码如下：

from scipy.cluster import hierarchy
import matplotlib.pyplot as plt

dist = hierarchy.distance.pdist(df_2)  # 计算距离矩阵
linkage = hierarchy.linkage(dist, method='ward', metric='cosine') # 聚类步骤存储
cutoff = 5  # 控制类别数目为 5
clusters = hierarchy.fcluster(linkage, cutoff, criterion='maxclust')
plt.figure(figsize=(80, 20))
hierarchy.dendrogram(linkage, labels=df_2.index, leaf_font_size=12, color_threshold=cutoff)
plt.show()