scipy.cluster.hierarchy.dendrogram()：truncate_mode='level' 到底是做什么的？答案

【问题标题】：scipy.cluster.hierarchy.dendrogram(): exactly what does truncate_mode='level' do?scipy.cluster.hierarchy.dendrogram()：truncate_mode='level' 到底是做什么的？
【发布时间】：2021-05-16 16:26:58
【问题描述】：

documentation 表示：“树状图树的显示级别不超过 p。“级别”包括从上次合并中合并 p 的所有节点。” （p 是另一个参数）我无法弄清楚“p 从上次合并中合并”是什么意思。谁能解释一下？

（我用truncate_mode='level' 和truncate_mode='lastp' 创建了相同数据的树状图；我没有发现比较有启发性。）

【问题讨论】：

标签： python scipy hierarchical-clustering dendrogram

【解决方案1】：

以下代码演示了truncate_mode='level'和truncate_mode='lastp'：

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

np.random.seed(1729)
ytdist = np.random.randint(1, 1000, 36)

Z = hierarchy.linkage(ytdist, 'single')
fig, ax_rows = plt.subplots(ncols=6, nrows=2, sharey=True, figsize=(16, 5))

for ax_row, truncate_mode in zip(ax_rows, ['level', 'lastp']):
    hierarchy.dendrogram(Z, ax=ax_row[0])
    ax_row[0].set_title('default, no truncation')
    for ind, ax in enumerate(ax_row[1:]):
        if truncate_mode == 'level':
            p = len(ax_row) - ind - 1
        else:
            p = len(ax_row) - ind
        hierarchy.dendrogram(Z, truncate_mode=truncate_mode, p=p, ax=ax)
        ax.set_title(f"truncate_mode='{truncate_mode}', p={p}")
plt.tight_layout()
plt.show()

【讨论】：

谢谢，这很有帮助！（如果子图的截断顺序相反，这样会更有帮助，因此最不严重的截断紧邻未截断的结果。）从示例转到我的问题的答案：“最后”合并提到在文档中是最后的合并，之后只有一个包含所有数据的集群。我把“last”读作“previous”。
仅供参考，我创建了一个文档更改拉取请求，已合并到 scipy:master - github.com/scipy/scipy/commit/…