SciPy - maxRstat() 方法

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SciPy 的 maxRstat() 方法用於執行以下任務：對於每個非單例聚類及其子類，獲取列 R 中的最大值。R 包含各種統計資訊，例如距離、大小或其他指標。

此方法作用於層次聚類，它建立一系列巢狀聚類，通常稱為樹結構。此方法的主要目的是確定聚類的屬性和特徵，並檢視它們是如何合併的。

非單例聚類表示包含多個元素的資料集合。

語法

以下是 SciPy maxRstat() 方法的語法：

maxRstat(Z, R, i)

引數

此方法接受三個引數：

• Z：此引數定義給定陣列的中位數。
• R：此引數測量不一致矩陣。
• i：這裡，i 可以用整數值表示，定義統計資訊。

返回值

此方法返回一個 n 維陣列。

示例 1

以下是一個基本示例，說明了 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)

輸出

以上程式碼產生以下輸出：

[[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

這裡，我們執行相同的程式碼行，但將方法 maxRstat() 中的整數值從 0 更改為 1，並獲取 n 維陣列的結果。

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)

輸出

以上程式碼產生以下輸出：

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

示例 3

此程式再次遵循相同的程式碼，並在函式 maxRstat() 中將整數值設定為 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)

輸出

以上程式碼產生以下輸出：

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