파이썬에서 히트 맵의 계층 적 클러스터링

Question

0에서 20까지의 값을 가진 NxM matri가 있습니다. Matplotlib 및 pcolor를 사용하여 쉽게 히트 맵을 얻을 수 있습니다. 이제는 scipy를 사용하여 계층 적 클러스터링과 덴 드ogram을 적용하고 싶습니다. 클러스터링 결과에 따라 어떤 요소가 유사한 지 보여주기 위해 각 차원 (행과 열)을 다시 정렬하고 싶습니다. 크기가 다른 경우

clustering = linkage(matrix, method="average") 
dendrogram(clustering, orientation='right') 

가 어떻게 연계 행렬을 얻을 수 있습니다 행렬이 광장이 될 것입니다 경우 (되는 N × N) 코드는 뭔가 같은 것? 모든 요소 쌍 사이의 각 거리를 수동으로 계산해야합니까?

Answer 1

Matplotlib 및 pcolor를 사용하여 수행하는 방법을 잘 모르겠지만 해 본 패키지에는 수행하려는 작업에 대한 기본 지원이 있습니다.

http://seaborn.pydata.org/generated/seaborn.clustermap.html

예 :

import seaborn as sns; sns.set() 
flights = sns.load_dataset("flights") 
flights = flights.pivot("month", "year", "passengers") 
g = sns.clustermap(flights) 

Example clustergram