假设我们有如下的X矩阵：
[[9 0]
[1 4]
[2 3]
[8 5]]
然后，
from scipy.cluster.hierarchy import linkage
Z = linkage(X, method="ward")
print(Z)
返回矩阵如下：
[[ 1. 2. 1.41421356 2. ]
[ 0. 3. 5.09901951 2. ]
[ 4. 5. 10. 4. ]]
返回值的含义是什么？
答案 0 :(得分：4)
虽然这有been answered before，但这是一个“阅读文档”的答案。我认为稍微解释一下这些文档很有用。
从文档中我们读到：
返回（n-1）乘4矩阵Z.在第i次迭代中，聚类 将索引Z [i，0]和Z [i，1]组合以形成簇n + i。一个 索引小于n的簇对应于n个原始中的一个 观察结果。簇Z [i，0]和Z [i，1]之间的距离是 由Z [i，2]给出。第四个值Z [i，3]表示数量 在新形成的集群中的原始观察。
我认为令人困惑的部分是前n个星团是单身（“原始观察”）。所以Z中的第一个值实际上是第n + 1个聚类。它是第一个组合两个单身人士的集群。
所以在你的例子中，Z [0]是第4 + 1簇。我们有
Z[0] = [ 1. 2. 1.41421356 2. ]
前两个值告诉我们哪些簇用于创建簇Z [0]。它们是cluster_1，单例[1,4]和cluster_2，单例[2,3]。
第三个值给出了簇之间的距离。我们可以验证sqrt（（2-1）^ 2 +（3-4）^ 2））= 1.41 ...
第四个值告诉我们群集Z [0]中有多少单身。
所以看看你的最后一个星团Z [2]，我们看到它结合了Z中的第一个两个星团。它们中的每一个都包含两个独特的单体，所以Z [2,3] = 4。