scipy.cluster.hierarchy.correspond¶

scipy.cluster.hierarchy.correspond(Z, Y)[源代码]¶

检查链接和压缩距离矩阵之间的对应关系。

它们必须具有相同数量的原始观测才能使检查成功。

在大量使用必须对应于同一组原始观测的链接矩阵和距离矩阵的算法中，此函数可用作健全性检查。

参数

Zarray_like: 检查对应关系的链接矩阵。
Yarray_like: 用于检查对应关系的压缩距离矩阵。

退货

b布尔尔: 指示链接矩阵和距离矩阵是否可能彼此对应的布尔值。

参见

linkage: 有关链接矩阵是什么的说明，请参阅。

示例

>>> from scipy.cluster.hierarchy import ward, correspond
>>> from scipy.spatial.distance import pdist

此方法可用于检查给定的链接矩阵是否 Z 是通过对数据集应用聚类方法而获得的 X ：

>>> X = [[0, 0], [0, 1], [1, 0],
...      [0, 4], [0, 3], [1, 4],
...      [4, 0], [3, 0], [4, 1],
...      [4, 4], [3, 4], [4, 3]]
>>> X_condensed = pdist(X)
>>> Z = ward(X_condensed)

在这里，我们可以比较 Z 和 X (简明格式)：

>>> correspond(Z, X_condensed)
True

scipy.cluster.hierarchy.is_monotonic

scipy.cluster.hierarchy.num_obs_linkage