scipy.cluster.hierarchy.

inconsistent#

scipy.cluster.hierarchy.inconsistent(Z, d=2)[source]#

計算連結矩陣的不一致性統計量。

參數:

Zndarray: 大小為 \((n-1)\) 乘 4 的矩陣，用於編碼連結（階層式群聚分析）。有關其形式的更多資訊，請參閱 linkage 文件。
dint，選填: 每個非單例群集下方最多 d 個層級的連結數。

回傳值:

Rndarray: 大小為 \((n-1)\) 乘 4 的矩陣，其中第 i 行包含非單例群集 i 的連結統計量。連結統計量是根據群集 i 下方 \(d\) 個層級的連結高度計算得出。 R[i,0] 和 R[i,1] 分別是連結高度的平均值和標準差； R[i,2] 是計算中包含的連結數； R[i,3] 則是不一致性係數，

\[\frac{\mathtt{Z[i,2]} - \mathtt{R[i,0]}} {R[i,1]}\]

註解

此函數的行為類似於 MATLAB(TM) 的 inconsistent 函數。

範例

>>> from scipy.cluster.hierarchy import inconsistent, linkage
>>> from matplotlib import pyplot as plt
>>> X = [[i] for i in [2, 8, 0, 4, 1, 9, 9, 0]]
>>> Z = linkage(X, 'ward')
>>> print(Z)
[[ 5.          6.          0.          2.        ]
 [ 2.          7.          0.          2.        ]
 [ 0.          4.          1.          2.        ]
 [ 1.          8.          1.15470054  3.        ]
 [ 9.         10.          2.12132034  4.        ]
 [ 3.         12.          4.11096096  5.        ]
 [11.         13.         14.07183949  8.        ]]
>>> inconsistent(Z)
array([[ 0.        ,  0.        ,  1.        ,  0.        ],
       [ 0.        ,  0.        ,  1.        ,  0.        ],
       [ 1.        ,  0.        ,  1.        ,  0.        ],
       [ 0.57735027,  0.81649658,  2.        ,  0.70710678],
       [ 1.04044011,  1.06123822,  3.        ,  1.01850858],
       [ 3.11614065,  1.40688837,  2.        ,  0.70710678],
       [ 6.44583366,  6.76770586,  3.        ,  1.12682288]])