树形图和背面的数据

Question

我有一种感觉，这是一个非常简单的问题，但我无法弄清楚。

我有一小组轨迹，我试图使用scipi hcluster进行聚类。

我在这方面取得了成功

    from hcluster import linkage, dendrogram

    l = linkage(matrix)
    d = dendrogram(l)
    show()

但是我无法弄清楚如何将树形图指定的颜色映射回原始轨迹。树形图具有以下键['ivl'，'dcoord'，'leaves'，'color_list'，'icoord']。根据文档“ivl”是打印在图底部的标签集，由于字体很小，因此无法读取这些标签。

我试过以下

    for index, label in enumerate(d['ivl']):
        print 'trajectory #%s has color %s' % (label, d['color_list'][index])

然而，这会爆发，因为color_list中的颜色比ivl中的标签少一个。当我看到树形图时，我可以清楚地看到2个绿色，2个红色，3个洋红色等。但是树形图告诉我否则

    from collections import Counter        
    Counter(d['color_list'])
    Counter({'y': 68, 'b': 18, 'm': 2, 'c': 1, 'g': 1, 'r': 1})

最后我的问题。这个糟糕的结构是什么？我如何通过树形图实际获得分配给每个轨迹的颜色？

Answer 1

我有同样的问题并找到了你的帖子。希望你现在已经找到了答案，因为已经有几个月，但万一其他人也遇到了这个问题： 您可以使用函数fcluster来获取集群： http://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.cluster.hierarchy.fcluster.html#scipy.cluster.hierarchy.fcluster

fcluster(Z,0.7*max(Z[:,2]),'distance')

应该将fcluster参数与默认的树形图参数匹配。

希望这有效！