scipy.cluster.hierarchy.inconsistent¶
- scipy.cluster.hierarchy.inconsistent(Z, d=2)[源代码]¶
计算链接矩阵上的不一致性统计信息。
- 参数
- Zndarray
这个 \((n-1)\) 由4个矩阵编码链接(分层聚类)。看见
linkage
有关其表单的详细信息,请参阅文档。- d整型,可选
最高可达的链接数 d 每个非单例群集以下的级别。
- 退货
- Rndarray
A \((n-1)\) 乘以4矩阵,其中
i
‘第一行包含非单一群集的链接统计信息i
。链接统计数据是在链接的链接高度上计算的 \(d\) 群集以下的级别i
。R[i,0]
和R[i,1]
分别为链节高度的平均值和标准差;R[i,2]
是计算中包含的链接数;以及R[i,3]
是不一致系数,\[\frac{\mathtt{Z[i,2]} - \mathtt{R[i,0]}} {R[i,1]}\]
注意事项
此函数的行为类似于MATLAB(TM)
inconsistent
功能。示例
>>> from scipy.cluster.hierarchy import inconsistent, linkage >>> from matplotlib import pyplot as plt >>> X = [[i] for i in [2, 8, 0, 4, 1, 9, 9, 0]] >>> Z = linkage(X, 'ward') >>> print(Z) [[ 5. 6. 0. 2. ] [ 2. 7. 0. 2. ] [ 0. 4. 1. 2. ] [ 1. 8. 1.15470054 3. ] [ 9. 10. 2.12132034 4. ] [ 3. 12. 4.11096096 5. ] [11. 13. 14.07183949 8. ]] >>> inconsistent(Z) array([[ 0. , 0. , 1. , 0. ], [ 0. , 0. , 1. , 0. ], [ 1. , 0. , 1. , 0. ], [ 0.57735027, 0.81649658, 2. , 0.70710678], [ 1.04044011, 1.06123822, 3. , 1.01850858], [ 3.11614065, 1.40688837, 2. , 0.70710678], [ 6.44583366, 6.76770586, 3. , 1.12682288]])