对对象使用 scipy 层次聚类答案

【问题标题】：Using scipy hierarchical clustering with objects对对象使用 scipy 层次聚类
【发布时间】：2019-04-27 20:14:12
【问题描述】：

我有一个对象列表，以及对象之间的距离度量。我可以使用 scipy 的层次聚类来聚类对象吗（fclust1 似乎只接受浮点向量）？

或者，如果这在 scipy 中是不可能的，是否有其他 python 库可以做到这一点？

例子：

 class MyObject(object):

     def __init__(self):
       self.vec1 = [random.choice(range(100)) for i in range(1000)]
       self.vec2 = [random.choice(range(100)) for i in range(1000)]

 def my_distance_metric(a1, a2):

      return some scalar function of a1.vec1, a1.vec2, a2.vec1, a2.vec2

 objects = [MyObject() for in in range(1000)]
 fclust1.cluster(objects, metric = my_distance_metric)

谢谢。

【问题讨论】：

目前范围很广。您能否提供一些意见和您尝试解决此问题的方法？
我在我的问题中添加了一个示例。
什么是fclust1？

标签： scipy hierarchical-clustering

【解决方案1】：

您可以计算对象的压缩距离矩阵并将其传递给scipy.cluster.hierarchy.linkage 以计算链接矩阵。然后将链接矩阵传递给scipy.cluster.hierarchy.fcluster 或scipy.cluster.hierarchy.dendrogram。

例如，

from scipy.cluster.hierarchy import linkage, dendrogram

n = len(objects)
condensed_dist = [my_distance_metric(objects[j], objects[k])
                      for j in range(n)
                          for k in range(j+1, n)]

Z = linkage(condensed_dist)
dendrogram(Z)

【讨论】：