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【中文标题】如何在python中提取树状图中点之间的距离？【英文标题】：How can I extract the distances between points within a dendogram in python? 【发布时间】：2021-06-27 06:25:59 【问题描述】：

我在 python 中执行层次聚类并获得了树状图。我想知道是否有一种方法可以提取最近点之间的距离，例如这里：7 到 8 之间的距离（最近的一个），然后是 0 到 1 之间的距离等等，为了生成绘图，我使用了函数：

linkage_matrix= linkage(dfP, method="single") 

cluster_dict = dendrogram (linkage_matrix)

【问题讨论】：

请提供您的dfP 【参考方案1】：

当你这样做时

Z = hierarchy.linkage(X, method='single')

在Z 矩阵中，您拥有所需的一切：cluster1、cluster2、距离、集群中的元素数量。

例如

import numpy as np
import pandas as pd
from scipy.cluster import hierarchy
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

X = np.array([662., 877., 255., 412., 996., 295., 468., 268.,
                   400., 754., 564., 138., 219., 869., 669.])

Z = hierarchy.linkage(X, method='single')
plt.figure()
dn = hierarchy.dendrogram(Z)

我们有Z

array([[  2.,   5., 138.,   2.],
       [  3.,   4., 219.,   2.],
       [  0.,   7., 255.,   3.],
       [  1.,   8., 268.,   4.],
       [  6.,   9., 295.,   6.]])

因为我们只有 6 个元素，所以 0 到 5 是单个元素，从 6 开始它们是元素簇

6 是 2 个元素的第一个簇 (2,5) 7 是 2 个元素的第二个簇 (3,4) 8 是第三个簇 (0,7)，即 (0,(3,4)) 的 3 个元素 9 是第四个簇 (1,8)，即 4 个元素的 (1,(0,(3,4)))

那么我们有 (6,9) 即 ((2,5),(1,(0,(3,4)))) 的 6 个元素

clusters = 
    0: '0',
    1: '1',
    2: '2',
    3: '3',
    4: '4',
    5: '5',
    6: '2,5',
    7: '3,4',
    8: '0,3,4',
    9: '1,0,3,4',

现在我们可以构建一个df 来显示热图

# init the DataFrame
df = pd.DataFrame(
    columns=Z[:,0].astype(int), 
    index=Z[:,1].astype(int)
)

df.columns = df.columns.map(clusters)
df.index = df.index.map(clusters)

# populate the diagonal
for i, d in enumerate(Z[:,2]):
    df.iloc[i, i] = d

# fill NaN
df.fillna(0, inplace=True)
# mask everything but diagonal
mask = np.ones(df.shape, dtype=bool)
np.fill_diagonal(mask, 0)

# plot the heatmap
sns.heatmap(df, 
            annot=True, fmt='.0f', cmap="YlGnBu", 
            mask=mask)
plt.show()

更新

我将X 定义为距离数组。这些是元素之间的距离的幂零下三角矩阵的值，按列。

我们可以验证

# number of elements
n = (np.sqrt(8 * X.size + 1) + 1) / 2
n
6.0

我们有 n=6 元素，这是距离的幂零下三角矩阵

# init the DataFrame
df = pd.DataFrame(columns=range(int(n)), index=range(int(n)))
# populate the DataFrame
idx = 0
for c in range(int(n)-1):
    for r in range(c+1, int(n)):
        df.iloc[r, c] = X[idx]
        idx += 1
# fill NaNs and mask
df.fillna(0, inplace=True)
mask = np.zeros_like(df)
mask[np.triu_indices_from(mask)] = True
# plot the matrix
sns.heatmap(df, annot=True, fmt='.0f', cmap="YlGnBu", mask=mask)
plt.show()

更新 2

如何为集群距离对角矩阵自动填充地图字典。

首先我们必须计算元素的数量（仅当X 是距离数组时才需要），正如我们之前看到的那样

# number of elements
n = (np.sqrt(8 * X.size + 1) + 1) / 2

然后，我们可以循环遍历Z 矩阵来填充字典

# clusters of single elements
clusters = i: str(i) for i in range(int(n))
# loop through Z matrix
for i, z in enumerate(Z.astype(int)):
    # cluster number
    cluster_num = int(n+i)
    # elements in clusters
    cluster_names = [clusters[z[0]], clusters[z[1]]]
    cluster_elements = [str(i) for i in cluster_names]
    # update the dictionary
    clusters.update(cluster_num: ','.join(cluster_elements))

我们有

clusters

0: '0',
 1: '1',
 2: '2',
 3: '3',
 4: '4',
 5: '5',
 6: '2,5',
 7: '3,4',
 8: '0,3,4',
 9: '1,0,3,4',
 10: '2,5,1,0,3,4'

【讨论】：

非常感谢！是的，dfP 是一个距离矩阵。 YVW，我添加了元素之间的距离矩阵，以备不时之需 再次感谢，这真的很清楚@MaxPierini 抱歉，最后一个问题，如何创建制作热图所需的集群字典？ @MaxPierini 我更新了一种填充字典的方法

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