hierarchisches Clustering auf Korrelationen in Python scipy/numpy?

Question

Wie kann ich hierarchische Clustering auf einer Korrelationsmatrix in scipy/numpy ausführen? Ich habe eine Matrix von 100 Zeilen mal 9 Spalten, und ich möchte hierarchisch gruppieren durch Korrelationen von jedem Eintrag über die 9 Bedingungen. Ich würde gerne 1-Pearson-Korrelation als die Abstände für das Clustering verwenden. Angenommen, ich habe ein numpiges Array "X", das die 100 x 9-Matrix enthält, wie kann ich das tun?

Ich versuchte hcluster verwenden, basierend auf diesem Beispiel:

Y=pdist(X, 'seuclidean') 
Z=linkage(Y, 'single') 
dendrogram(Z, color_threshold=0) 

jedoch pdist nicht, was ich will, ist da, dass euklidischer Abstand ist. Irgendwelche Ideen?

danke.

Answer 1

einfach die Metrik correlation ändern, so dass die erste Zeile wird:

Y=pdist(X, 'correlation') 

Ich glaube jedoch, dass der Code vereinfacht werden kann, um nur:

Z=linkage(X, 'single', 'correlation') 
dendrogram(Z, color_threshold=0) 

weil Verknüpfung Pflege nehmen von der pdist für dich.