Python中的层次聚类分析方法：介绍fcluster()函数的基本用法

在Python中，可以使用SciPy库中的hierarchy模块来进行层次聚类分析。层次聚类是一种无监督学习方法，通过将数据集中的样本逐步分割为越来越小的聚类来组织数据。fcluster()是hierarchy模块中的一个函数，用于对给定的层次聚类结果进行聚类标签分配。

fcluster()函数的基本用法如下：

scipy.cluster.hierarchy.fcluster(Z, t, criterion='inconsistent', depth=2, R=None, monocrit=None)

参数说明：

- Z：层次聚类的结果，通常是通过linkage()函数计算得到的聚类链表。

- t：一个阈值，用于指定聚类划分的方式。具体取值根据criterion参数的设置而有所不同。

- criterion：一个可选的字符串参数，用于指定如何计算聚类划分的阈值。

- depth：一个可选的整数参数，用于设定聚类深度的方式。

- R：一个聚类结果列表，用于保存子级集群。

- monocrit：一个可选的布尔值参数，用于指定嵌套聚类的方式。

下面是一个使用fcluster()函数的例子：

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

# 生成随机数据
np.random.seed(0)
X = np.random.randn(10, 2)

# 使用层次聚类计算聚类链表
Z = linkage(X, 'single')

# 设置阈值，生成聚类标签
t = 1.0
labels = fcluster(Z, t, criterion='distance')

# 打印聚类结果
print(labels)

运行以上代码，会输出生成的聚类标签。在这个例子中，我们生成了10个随机样本，然后使用linkage()函数计算了聚类链表。然后，我们将阈值设置为1.0，并使用fcluster()函数根据阈值生成聚类标签。

输出结果可能为 [2 2 2 2 2 1 1 1 1 1]，表示这10个样本被分成了两个聚类。其中前5个样本被标记为1，后5个样本被标记为2。

fcluster()函数中的criterion参数可以设置不同的值以调整聚类划分的方式，它的默认值是'inconsistent'。其他可选值包括'distance'、'maxclust'、'monocrit'和'maxclust_monocrit'。这些值控制了如何计算聚类划分的阈值。

总结起来，fcluster()函数是一个用于对层次聚类结果进行聚类标签分配的函数，它可以根据不同的阈值和聚类划分方式来生成聚类标签。