从 scipy dendrogram 生成的每个簇中恢复元素答案

【问题标题】：Recover elements from each cluster generated by scipy dendrogram从 scipy dendrogram 生成的每个簇中恢复元素
【发布时间】：2018-12-12 04:01:12
【问题描述】：

我正在构建一个树状图并将其截断以仅显示最大的 6 个集群。此外，标签是通过一个简单的叶子标签函数完成的：

def llf(id):
   return str(id)

tree = sch.dendrogram(Z, truncate_mode='lastp', 
                      leaf_label_func=llf, p=6, show_contracted=False,
                      show_leaf_counts=False, leaf_rotation=90, 
                      no_labels = False, orientation='right')

我的输出如下所示：

我的目标是用该集群内成员的最小值替换叶子的非描述性标签。例如，如果顶部叶子是包含范围从 10 到 1000 的集群，那么我想将 '2468' 替换为 10。替换图中刻度的实际逻辑很容易实现：

fig, ax = plt.subplots()
mislabels = ["foo" for i in range(7)]
ax.set_xticklabels(mislabels, fontsize=10, rotation=45)

关于如何从领导者内部提取价值的任何想法？

到目前为止，我能够使用 fcluster 将每个单例叶子映射到其集群。但是，这只会将我最初的 1230 个点映射到一个集群。我需要将标记为“2468”的点映射到其集群，但我不知道该怎么做。

谢谢！

【问题讨论】：

标签： python-3.x matplotlib scipy dendrogram

【解决方案1】：

我找到了方法

fig, ax = plt.subplots(2,2,figsize=(10,5))
ax = ax.ravel()
# [idx_plot[k]:, idx_plot[k]:]
for k, val in enumerate(linkages['ward']):    
    cluster_local = cluster_labels[val]['ward'][6]    
    leaders = sch.leaders(linkages['ward'][val], cluster_local)
    dates_labels = dict()
    for v, i in enumerate(leaders[1]):
        date_idx = np.where(cluster_local == i)
        dates_labels[leaders[0][v]] = (fechas[val][idx_plot[val]:][date_idx[0][0]].strftime('%y/%m'), fechas[val][idx_plot[val]:][date_idx[0][-1]].strftime('%y/%m'))
    mislabels = [dates_labels[leaders[0][i]][0] + ', ' + dates_labels[leaders[0][i]][1] for i in range(6)]
    yuca = sch.dendrogram(linkages['ward'][val], truncate_mode='lastp', ax=ax[k], leaf_label_func=llf, p=6, show_contracted=False, show_leaf_counts=False,
                          leaf_rotation=0, no_labels=False, orientation = 'right' )
#     ax[k].set_xticklabels(mislabels, fontsize=10, rotation=90)
    ax[k].set_yticklabels(mislabels, fontsize=10, rotation=0)
    ax[k].set_title(val)
plt.tight_layout()
plt.show()

【讨论】：