相関係数にPythonを使用した階層的クラスタリング

Question

50個のジャーナルを50個のマトリックスで表し、相関がある50個のマトリックスを持つデータがあります。今、50のジャーナルがデータに基づいてどのクラスターに属するかを示すグラフをプロットしようとしています。

1）クラスタを行うには、完全リンケージまたはワードの方法を使用することをお勧めします。 2）私はscikit-learnのドキュメントが私にとっては技術的すぎるので、クラスタリングを開始する場所で立ち往生しています 3）キックスタートを与えるのを助けてください。

は、相関係数であるとして

私のすべてのデータ

は-1と1の間に入る...事前にありがとうございました。データサンプル（50 * 50）の

例：

データ= [1 0.49319094 0.58838586 ...、0.11433441 0.6450184 0.60842821]

[0.49319094 1 0.39311674 ...、-0.00795401 [0.58838586 0.39311674 0.42944597 1. 0.68855177]

...、0.39785574 0.864322 0.68910632]

...、

【0.11433441 -0.00795401 0.39785574 ...、1 0.38623474 0.34228516]

[0.6450184 0.42944597 0.864322 ...、0.38623474 1 0.65408474]

[0.60842821 0.68855177 0.68910632 ...、0.34228516 0.65408474 1 。]]

Answer 1

Pythonはの距離がと期待しています。つまり、値が小さいほど良いです。

ワードは二乗ユークリッド用に設計されているため、相関関係が働く可能性がありますが、理論によるサポートは弱いかもしれません。完全なリンケージがサポートされます。

負の相関はどうでしょうか？どのように扱いますか？

1 - abs(p)

1 - p（これは、扱います（これが原因で、正方形の区との良好な選択かもしれ実装に依存する）

1. 1 - p**2
   は：

   は、私は3つの人気の変換を知っていると信じて負の相関が悪いとします）

メトリックをprecomputedに設定してください。 Sklearnのドキュメントを読むのに慣れてください。それはあなたが見つけることができる最も技術的ではないものの1つで、より技術的になるとよいでしょう。