SciPy - maxRstat() 方法

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SciPy 的 maxRstat() 方法用于执行以下任务：对于每个非单例聚类及其子类，获取列 R 中的最大值。R 包含各种统计信息，例如距离、大小或其他指标。

此方法作用于层次聚类，它创建一系列嵌套聚类，通常称为树结构。此方法的主要目的是确定聚类的属性和特征，并查看它们是如何合并的。

非单例聚类表示包含多个元素的数据集合。

语法

以下是 SciPy maxRstat() 方法的语法：

maxRstat(Z, R, i)

参数

此方法接受三个参数：

• Z：此参数定义给定数组的中位数。
• R：此参数测量不一致矩阵。
• i：这里，i 可以用整数值表示，定义统计信息。

返回值

此方法返回一个 n 维数组。

示例 1

以下是一个基本示例，说明了 SciPy maxRstat() 方法的用法。

from scipy.cluster.hierarchy import median, inconsistent, maxRstat
from scipy.spatial.distance import pdist
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]]
Z = median(pdist(X))
R = inconsistent(Z)
print(R)
maxRstat(Z, R, 0)

输出

以上代码产生以下输出：

[[1.         0.         1.         0.        ]
 [1.         0.         1.         0.        ]
 [1.         0.         1.         0.        ]
 [1.         0.         1.         0.        ]
 [1.05901699 0.08346263 2.         0.70710678]
 [1.05901699 0.08346263 2.         0.70710678]
 [1.05901699 0.08346263 2.         0.70710678]
 [1.05901699 0.08346263 2.         0.70710678]
 [1.74535599 1.08655358 3.         1.15470054]
 [1.91202266 1.37522872 3.         1.15470054]
 [3.25       0.25       3.         0.        ]]
array([1.        , 1.        , 1.        , 1.        , 1.05901699,
       1.05901699, 1.05901699, 1.05901699, 1.74535599, 1.91202266,
       3.25      ])

示例 2

这里，我们执行相同的代码行，但将方法 maxRstat() 中的整数值从 0 更改为 1，并获取 n 维数组的结果。

from scipy.cluster.hierarchy import median, inconsistent, maxRstat
from scipy.spatial.distance import pdist
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]]
Z = median(pdist(X))
R = inconsistent(Z)
print(R)
maxRstat(Z, R, 1)

输出

以上代码产生以下输出：

array([0.        , 0.        , 0.        , 0.        , 0.08346263,
       0.08346263, 0.08346263, 0.08346263, 1.08655358, 1.37522872,
       1.37522872])

示例 3

此程序再次遵循相同的代码，并在函数 maxRstat() 中将整数值设置为 3。

from scipy.cluster.hierarchy import median, inconsistent, maxRstat
from scipy.spatial.distance import pdist
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]]
Z = median(pdist(X))
R = inconsistent(Z)
print(R)
maxRstat(Z, R, 3)

输出

以上代码产生以下输出：

array([0.        , 0.        , 0.        , 0.        , 0.70710678,
       0.70710678, 0.70710678, 0.70710678, 1.15470054, 1.15470054,
       1.15470054])