SciPy - leaders() 方法

SciPy leaders() 方法返回层次聚类的根节点。这基于用于聚类数据点的无监督机器学习算法。

语法

以下是 SciPy leaders() 方法的语法：

leaders(Z, clusters)

参数

此方法接受以下参数：-

• Z：此参数存储名为 linkage() 的方法。
• clusters：此参数用于存储在三个参数 Z、t 和 criterion 上工作的 fcluster() 方法。

返回值

此方法返回 N 维数组。

示例 1

以下是说明 SciPy leaders() 方法用法的基本示例：

from scipy.cluster.hierarchy import linkage, fcluster, leaders
import numpy as np

inp_data = np.array([[10, 20], [40, 50], [50, 60], [70, 80], [10, 0]])
Z = linkage(inp_data, 'ward')
clusters = fcluster(Z, t=10, criterion='distance')
leader_indices, counts = leaders(Z, clusters)
print("The result of leader indices:", leader_indices)
print("The cluster sizes:", counts)

输出

以上代码生成以下结果：

The result of leader indices: [0 4 1 2 3]
The cluster sizes: [1 2 3 4 5]

输出的详细解释：

此处，默认情况下，前导索引对给定数据输入的顺序进行排序。要了解其群集形式，请查看以下数据索引：

• 群集 1 的前导：数据索引 0 位于 [10, 20]。
• 群集 2 的前导：数据索引 4 位于 [10, 0]。
• 群集 3 的前导：数据索引 1 位于 [40, 50]。
• 群集 4 的前导：数据索引 2 位于 [50, 60]。
• 群集 5 的前导：数据索引 3 位于 [70, 80]。