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我已经用 Python 计算了一个 Jaccard 相似度矩阵。我想将最高相似度聚类到最低相似度，但是，无论我使用什么链接函数，它都会产生相同的树状图！我有一种感觉，该函数假设我的矩阵是原始数据，但我已经计算了第一个相似度矩阵。有没有办法将这个相似度矩阵传递给树状图，以便正确绘制？或者我将不得不输出矩阵并简单地使用 R 来完成。通过原始原始数据是不可能的，因为我正在计算单词的相似性。谢谢您的帮助！

这是一些代码：

SimMatrix = [[ 0.,0.09259259,  0.125     ,  0.        ,  0.08571429],
   [ 0.09259259,  0.        ,  0.05555556,  0.        ,  0.05128205],
   [ 0.125     ,  0.05555556,  0.        ,  0.03571429,  0.05882353],
   [ 0.        ,  0.        ,  0.03571429,  0.        ,  0.        ],
   [ 0.08571429,  0.05128205,  0.05882353,  0.        ,  0.        ]]

linkage = hcluster.complete(SimMatrix) #doesnt matter what linkage...
dendro  = hcluster.dendrogram(linkage) #same plot for all types?
show()

如果您运行此代码，您将看到一个完全向后的树状图。无论我使用什么链接类型，它都会产生相同的树状图。这凭直觉不可能是正确的！

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这是解决方案。原来 SimMatrix 需要首先转换为压缩矩阵（该矩阵的对角线、右上角或左下角）。您可以在下面的代码中看到这一点：

import scipy.spatial.distance as ssd
distVec = ssd.squareform(SimMatrix)
linkage = hcluster.linkage(1 - distVec)
dendro  = hcluster.dendrogram(linkage)
show()
于 2015-03-13T02:21:11.063 回答