scipy.cluster.hierarchy.

correspond#

scipy.cluster.hierarchy.correspond(Z, Y)[原始碼]#

檢查連結矩陣與壓縮距離矩陣之間是否對應。

它們必須具有相同數量的原始觀測值，檢查才能成功。

此函數可用於演算法中的健全性檢查，這些演算法大量使用連結矩陣和距離矩陣，而這些矩陣必須對應於同一組原始觀測值。

參數:

Zarray_like: 要檢查是否對應的連結矩陣。
Yarray_like: 要檢查是否對應的壓縮距離矩陣。

回傳值:

bbool: 布林值，指示連結矩陣和距離矩陣是否可能彼此對應。

參見

linkage: 以了解連結矩陣的描述。

範例

>>> from scipy.cluster.hierarchy import ward, correspond
>>> from scipy.spatial.distance import pdist

此方法可用於檢查給定的連結矩陣 Z 是否是透過對資料集 X 應用分群方法而獲得的

>>> X = [[0, 0], [0, 1], [1, 0],
...      [0, 4], [0, 3], [1, 4],
...      [4, 0], [3, 0], [4, 1],
...      [4, 4], [3, 4], [4, 3]]
>>> X_condensed = pdist(X)
>>> Z = ward(X_condensed)

在這裡，我們可以比較 Z 和 X（以壓縮形式）

>>> correspond(Z, X_condensed)
True