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我正在寻找一种在矩阵行和列上分别执行聚类的方法，重新排序矩阵中的数据以反映聚类并将它们放在一起。聚类问题很容易解决，树状图的创建也很容易解决（例如在这个博客或“编程集体智能”中）。但是，我仍然不清楚如何重新排序数据。

最终，我正在寻找一种使用朴素 Python（使用任何“标准”库，如 numpy、matplotlib 等，但不使用 R或其他外部工具）创建类似于以下图形的方法。

树状图
（来源：warwick.ac.uk）

澄清

有人问我重新排序是什么意思。当您首先按矩阵行，然后按其列对矩阵中的数据进行聚类时，可以通过两个树状图中的位置来识别每个矩阵单元。如果您对原始矩阵的行和列重新排序，使得树状图中彼此接近的元素在矩阵中彼此接近，然后生成热图，则数据的聚类可能对查看者来说变得明显（如上图）

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3 回答 3

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请参阅我最近对这个相关问题的回答，部分复制在下面。

import scipy
import pylab
import scipy.cluster.hierarchy as sch

# Generate features and distance matrix.
x = scipy.rand(40)
D = scipy.zeros([40,40])
for i in range(40):
    for j in range(40):
        D[i,j] = abs(x[i] - x[j])

# Compute and plot dendrogram.
fig = pylab.figure()
axdendro = fig.add_axes([0.09,0.1,0.2,0.8])
Y = sch.linkage(D, method='centroid')
Z = sch.dendrogram(Y, orientation='right')
axdendro.set_xticks([])
axdendro.set_yticks([])

# Plot distance matrix.
axmatrix = fig.add_axes([0.3,0.1,0.6,0.8])
index = Z['leaves']
D = D[index,:]
D = D[:,index]
im = axmatrix.matshow(D, aspect='auto', origin='lower')
axmatrix.set_xticks([])
axmatrix.set_yticks([])

# Plot colorbar.
axcolor = fig.add_axes([0.91,0.1,0.02,0.8])
pylab.colorbar(im, cax=axcolor)

# Display and save figure.
fig.show()
fig.savefig('dendrogram.png')

树状图和距离矩阵
（来源：stevetjoa.com）

于 2010-06-10T19:21:41.590 回答
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我不确定是否完全理解，但您似乎正在尝试根据各种树状图索引重新索引数组的每个轴。我想这是假设在每个分支描述中都有一些比较逻辑。如果是这种情况，那么这会起作用吗（？）：

>>> x_idxs = [(0,1,0,0),(0,1,1,1),(0,1,1),(0,0,1),(1,1,1,1),(0,0,0,0)]
>>> y_idxs = [(1,1),(0,1),(1,0),(0,0)]
>>> a = np.random.random((len(x_idxs),len(y_idxs)))
>>> x_idxs2, xi = zip(*sorted(zip(x_idxs,range(len(x_idxs)))))
>>> y_idxs2, yi = zip(*sorted(zip(y_idxs,range(len(y_idxs)))))
>>> a2 = a[xi,:][:,yi]

x_idxs并且y_idxs是树状图索引。 a是未排序的矩阵。 xi并且yi是您的新行/列数组索引。 a2是排序矩阵，而x_idxs2和y_idxs2是新的排序树状图索引。这假设在创建树状图时，0分支列/行总是相对大于/小于1分支。

如果您的 y_idxs 和 x_idxs 不是列表而是 numpy 数组，那么您可以np.argsort以类似的方式使用。

于 2010-03-18T03:59:58.753 回答
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我知道这对游戏来说已经很晚了，但是我根据此页面上帖子中的代码制作了一个绘图对象。它在 pip 上注册，所以要安装你只需要调用

pip install pydendroheatmap

在此处查看项目的 github 页面：https ://github.com/themantalope/pydendroheatmap

于 2015-07-14T04:20:11.663 回答