scipy.cluster.hierarchy.

leaves_list

scipy.cluster.hierarchy.leaves_list(Z)

Вернуть список идентификаторов листовых узлов.

Возвращаемое значение соответствует индексу вектора наблюдений, как он появляется в дереве слева направо. Z — матрица связей.

Параметры:

Zndarray

Иерархическая кластеризация, закодированная как матрица. Z является матрицей связей. См. linkage для получения дополнительной информации.

Возвращает:

leaves_listndarray

Список идентификаторов листовых узлов.

Смотрите также

dendrogram

для информации о структуре дендрограммы.

Примечания

leaves_list имеет экспериментальную поддержку совместимых с Python Array API Standard бэкендов в дополнение к NumPy. Пожалуйста, рассмотрите тестирование этих функций, установив переменную окружения SCIPY_ARRAY_API=1 и предоставление массивов CuPy, PyTorch, JAX или Dask в качестве аргументов массива. Поддерживаются следующие комбинации бэкенда и устройства (или других возможностей).

Библиотека	CPU	GPU
NumPy	✅	н/д
CuPy	н/д	⛔
PyTorch	✅	⛔
JAX	✅	⛔
Dask	⚠️ объединяет блоки	н/д

См. Поддержка стандарта array API для получения дополнительной информации.

Примеры

Попробуйте в вашем браузере!

>>> from scipy.cluster.hierarchy import ward, dendrogram, leaves_list
>>> from scipy.spatial.distance import pdist
>>> from matplotlib import pyplot as plt

>>> 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 = ward(pdist(X))

Матрица связей Z представляет дендрограмму, то есть дерево, которое кодирует структуру выполненной кластеризации. scipy.cluster.hierarchy.leaves_list показывает соответствие между индексами в X набор данных и листья в дендрограмме:

>>> leaves_list(Z)
array([ 2,  0,  1,  5,  3,  4,  8,  6,  7, 11,  9, 10], dtype=int32)

>>> fig = plt.figure(figsize=(25, 10))
>>> dn = dendrogram(Z)
>>> plt.show()

НазадОткрыть во вкладке