指定凝聚聚类中的最大距离（scikit 学习）

Question

使用聚类算法时，您始终必须指定关闭参数。

我目前正在将凝聚聚类与 scikit learn 结合使用，我能看到的唯一关闭参数是聚类数。

agg_clust = AgglomerativeClustering(n_clusters=N)
y_pred = agg_clust.fit_predict(matrix)

但我想找到一种算法，您可以在其中指定集群元素内的最大距离，而不是集群的数量。因此，该算法将简单地聚集集群，直到达到最大距离。

有什么建议吗？

Answer 1

您要查找的内容已在 scipy.cluster.hierarchy 中实现，请参阅 here。

所以这是你可以做到的：

from scipy.cluster.hierarchy import linkage, fcluster
y_pred = fcluster(linkage(matrix), t, criterion='distance')  

# or more direct way
from scipy.cluster.hierarchy import fclusterdata
y_pred = fclusterdata(matrix, t, criterion='distance')

指定凝聚聚类中的最大距离（scikit 学习）

Specify max distance in agglomerative clustering (scikit learn)

python

algorithm

scikit-learn

hierarchical-clustering