在 Python 中使用相关矩阵创建集群

【问题标题】：Create clusters using correlation matrix in Python在 Python 中使用相关矩阵创建集群
【发布时间】：2019-12-05 18:39:49
【问题描述】：

所有，我有一个包含 21 个行业部门的相关矩阵。现在我想将这 21 个部门分成 4 或 5 个组，将具有相似行为的部门组合在一起。

请专家们告诉我如何在 Python 中做到这一点？非常感谢！

【问题讨论】：

可以使用机器学习聚类方法。
看看 scipy。
sklearn 有很多clustering algorithms，这个论坛更针对具体的编码问题，而不是一般的“我该怎么做”问题
非常感谢，seralouk 和 Hielka。你们中的任何一个都可以给我一个关于如何开始的简单例子吗？我的 Python 还不够好。
知道了，安德森。我会看看你的链接。谢谢！

标签： python matrix block correlation

【解决方案1】：

您可以探索使用 Pandas DataFrame.corr 和 scipy.cluster 层次聚类包

import pandas as pd
import scipy.cluster.hierarchy as spc


df = pd.DataFrame(my_data)
corr = df.corr().values

pdist = spc.distance.pdist(corr)
linkage = spc.linkage(pdist, method='complete')
idx = spc.fcluster(linkage, 0.5 * pdist.max(), 'distance')

【讨论】：

谢谢，韦斯。我得到了 Python 中的相关矩阵，现在停留在如何根据它们的相关性将它们聚类成 4 或 5 个块。
太好了，韦斯。这很有帮助。我将从这个开始。周末愉快！
这里是 scipy 和 pandas 使用示例的链接，您可能会感兴趣：github.com/TheLoneNut/CorrelationMatrixClustering/blob/master/…
获得idx 后该怎么办？
是这样吗？当然，如果相关性为 0，那么成对距离为 0，这与我们想要的相反？