Python中的层次聚类问题

Question

我正在通过相关距离度量（即 1 - Pearson 相关性）对二维矩阵进行分层聚类。我的代码如下（数据位于名为“data”的变量中）：

from hcluster import *

Y = pdist(data, 'correlation')
cluster_type = 'average'
Z = linkage(Y, cluster_type)
dendrogram(Z)

我得到的错误是：

ValueError: Linkage 'Z' contains negative distances. 

是什么导致了此错误？我使用的矩阵“数据”很简单：

[[  156.651968  2345.168618]
 [  158.089968  2032.840106]
 [  207.996413  2786.779081]
 [  151.885804  2286.70533 ]
 [  154.33665   1967.74431 ]
 [  150.060182  1931.991169]
 [  133.800787  1978.539644]
 [  112.743217  1478.903191]
 [  125.388905  1422.3247  ]]

我不明白 pdist 在采用 1 - pearson 相关性时如何产生负数。对此有什么想法吗？

谢谢。

Answer 1

有一些可爱的浮点问题正在发生。如果您查看 pdist 的结果，您会发现其中有非常小的负数（-2.22044605e-16）。本质上，它们应该为零。如果您愿意，可以使用 numpy 的 Clip 函数来处理它。

Answer 2

如果您收到错误

KeyError: -428

并且您的代码位于

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib as mpl

%matplotlib inline 
from scipy.cluster.hierarchy import ward, dendrogram

linkage_matrix = ward(dist) #define the linkage_matrix using ward clustering pre-computed distances
fig, ax = plt.subplots(figsize=(35, 20),dpi=400) # set size
ax = dendrogram(linkage_matrix, orientation="right",labels=queries);

`
这是由于查询索引不匹配造成的。

可能想要更新到

ax = dendrogram(linkage_matrix, orientation="right",labels=list(queries));