Python scipy/numpy中相关性的层次聚类？答案

【问题标题】：hierarchical clustering on correlations in Python scipy/numpy?Python scipy/numpy中相关性的层次聚类？
【发布时间】：2011-02-23 20:59:55
【问题描述】：

如何在scipy/numpy 中的相关矩阵上运行层次聚类？我有一个 100 行乘 9 列的矩阵，我想通过 9 个条件下每个条目的相关性来分层聚类。我想使用 1-pearson 相关性作为聚类的距离。假设我有一个包含 100 x 9 矩阵的 numpy 数组 X，我该怎么做？

我尝试使用 hcluster，基于此示例：

Y=pdist(X, 'seuclidean')
Z=linkage(Y, 'single')
dendrogram(Z, color_threshold=0)

但是，pdist 不是我想要的，因为那是欧几里得距离。有什么想法吗？

谢谢。

【问题讨论】：

【解决方案1】：

只需将指标更改为correlation，第一行就变成：

Y=pdist(X, 'correlation')

不过，我相信代码可以简化为：

Z=linkage(X, 'single', 'correlation')
dendrogram(Z, color_threshold=0)

因为链接会为您处理 pdist。

【讨论】：

这里的“相关性”是指 Pearson 还是 Spearman？另外，不应该是 1 - pearson 才能成为可用于 pdist 的有效距离度量吗？ pdist 会自动执行此操作吗？谢谢。
在我看来它是 1 - pearson。您可以在 site-packages/scipy/spatial/distance.py 中自己查看
单独提到的“相关”表示斯皮尔曼相关是相当罕见的。通常如果是 Spearman，人们会这么说，否则假设是 Pearson。