Wie erhält man Zentroide von SciPys hierarchischem agglomerativen Clustering?

Question

Wie erhält man Zentroide von SciPys hierarchischem agglomerativen Clustering?

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Ich verwende SciPys hierarchische agglomerative Clustering-Methoden, um eine m x n Matrix von Merkmalen zu clustern, aber nachdem das Clustering abgeschlossen ist, kann ich nicht herausfinden, wie man den Schwerpunkt von den resultierenden Clustern erhält. Unten folgt mein Code:

%Vor%

Ich nehme meine Matrix von Features, berechne den euklidischen Abstand zwischen ihnen und gebe sie dann an die hierarchische Clustering-Methode weiter. Von dort erstelle ich flache Cluster mit maximal 100 Clustern

Wie erhalte ich nun basierend auf den flachen Clustern T den 1 x n-Schwerpunkt, der jeden flachen Cluster darstellt?

python numpy scipy hierarchical-clustering

Adrian Rosebrock 20.02.2012, 13:56

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2 Antworten

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Eine mögliche Lösung ist eine Funktion, die ein Codebuch mit den Schwerpunkten wie kmeans in scipy.cluster.vq zurückgibt. Sie brauchen nur die Partition als Vektor mit flachen Clustern part und die ursprünglichen Beobachtungen X

%Vor%

embert 11.11.2013 17:46

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Sie können so etwas tun ( D = Anzahl der Dimensionen):

%Vor%

Damit erhalten Sie ein Wörterbuch mit der Clusternummer als Schlüssel und dem Schwerpunkt des spezifischen Clusters als Wert.

dkar 30.06.2012 12:55

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