상관 계수에 대한 Python을 사용한 계층 적 클러스터링

Question

50 개의 저널을 상관 관계가있는 50 개의 매트릭스로 나타내는 데이터가 있습니다. 이제는 50 개의 저널이 데이터를 기반으로 어느 클러스터에 속하는지를 보여주는 그래프를 그려 봅니다.

1) 클러스터를 수행하려면 전체 연결 또는 와드 (Ward 's) 방법을 사용하는 것이 좋습니다. 2) 나는 scikit-learn의 문서가 나를 위해 너무 기술적이기 때문에 클러스터링을 시작할 위치에 머물러 있습니다 3) 킥 스타트를 도와 주시겠습니까?

는 상관 계수와 같이

내 모든 데이터

는 -1과 1 사이의 폭포 ... 사전에 대단히 감사드립니다. 데이터 샘플의

예 (50 * 50)

데이터 = [1 0.49319094 0.58838586 ... 0.11433441 0.6450184 0.60842821]

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

... 0.39785574 0.864322 0.68910632 ]

...

,745 [0.11433441 -0.00795401 0.39785574 ..., 1 0.38623474 0.34228516] 1,515,

[0.42944597 0.864322 0.6450184 ... 0.38623474 1 0.65408474]

[0.60842821 0.68855177 0.68910632 ..., 1 0.34228516 0.65408474 .]]

Answer 1

파이썬은 의 거리 인을 기대합니다. 즉, 값이 낮을수록 좋습니다.

구는 유클리드 제곱에 맞게 설계되었으므로 상관 관계가 작용할 수도 있지만 이론에 의한 지원은 약할 수 있습니다. 완벽한 연결이 지원됩니다.

음의 상관 관계는 어떻게 처리합니까? 어떻게 처리 하시겠습니까?

1 - abs(p)

1 - p (이 취급합니다 (이 때문에 정사각형의 워드와 좋은 선택이 될 수 있습니다 구현에 따라)

1. 1 - p**2
   가 :

   는 내가 세 가지 인기 변환을 알고 믿는 음의 상관 관계가 좋지 않음)

메트릭을 precomputed으로 설정하십시오. 그리고 sklearn 문서를 읽는 데 익숙해 져야합니다. 그것은 당신이 찾을 수있는 최소한의 기술 중 하나입니다, 그래서 당신은 더 나은 기술 자신이 될 수 있습니다.