fcluster()函数的使用方法和参数解析

fcluster()函数是scipy.cluster中的一个函数，用于对层次聚类结果进行切断和提取聚类簇。它的使用方法和参数解析如下：

使用方法：

fcluster(z, t, criterion='inconsistent', depth=2, R=None, monocrit=None)

参数解析：

- z：一个层次聚类结果的连接矩阵，可以通过使用linkage()函数得到；

- t：一个阈值，用于切断树的连接；

- criterion：用于确定切断树连接的准则。可以设置为'inconsistent'、'distance'、'maxclust'、'monocrit'，默认为'inconsistent'。

- depth：一个整数，用于指定在返回结果时返回层次树的哪一层。默认为2，表示返回最底部的分支。

- R：一个矩阵，用于指定聚类中心。

- monocrit：一个字符串或者可调用的函数，用于指定用于计算monotonicity的准则。

使用例子：

import numpy as np
from scipy.cluster.hierarchy import linkage, fcluster

# 生成一个随机数据集
np.random.seed(0)
x = np.random.randn(10, 2)

# 计算层次聚类结果的连接矩阵
z = linkage(x, 'ward')

# 根据给定的阈值切断连接矩阵，并返回聚类簇标签
labels = fcluster(z, 2, criterion='maxclust')

print(labels)

输出结果：

[1 2 2 2 1 1 2 1 1 2]

在上述例子中，我们首先使用numpy生成一个随机数据集x。然后，使用linkage(x, 'ward')计算层次聚类结果的连接矩阵z。接着，我们使用fcluster(z, 2, criterion='maxclust')函数将连接矩阵切断并返回聚类簇标签。最后，输出标签结果。

从输出结果可以看出，属于同一聚类簇的数据点具有相同的标签。