使用互信息作为相似性度量的层次聚类？
Hierarchical clustering using Mutual Information as similarity measure?
我想使用 scipy.cluster.hierarchy.linkage to compute a linkage structure on my data. The similarity measure I need to use is Mutual Information。我可以很容易地计算出相应的相似度矩阵。但是，linkage 函数只接受距离矩阵。
使用 scipy（或另一个 python 库），如何使用互信息作为相似性度量来计算链接结构？
我可以将相似矩阵转换为距离矩阵吗？
根据 scipy 中的 paragraph on wikipedia that @cel pointed to, the Jaccard distance is a distance variant of Mutual Information. The module distance.pdist 支持使用 Jaccard 距离计算距离矩阵。
我想使用 scipy.cluster.hierarchy.linkage to compute a linkage structure on my data. The similarity measure I need to use is Mutual Information。我可以很容易地计算出相应的相似度矩阵。但是，linkage 函数只接受距离矩阵。
使用 scipy（或另一个 python 库），如何使用互信息作为相似性度量来计算链接结构？ 我可以将相似矩阵转换为距离矩阵吗？
根据 scipy 中的 paragraph on wikipedia that @cel pointed to, the Jaccard distance is a distance variant of Mutual Information. The module distance.pdist 支持使用 Jaccard 距离计算距离矩阵。