有两个相关的问题，最相关的是this question。
假设我有一个像这样的数据集（出于演示目的而高度简化）：
import numpy as np
import pandas as pd
from scipy.spatial import distance
from scipy.cluster import hierarchy
val = np.array([[0.20288834, 0.80406494, 4.59921579, 14.28184739],
[0.22477082, 1.43444223, 6.87992605, 12.90299896],
[0.22811485, 0.74509454, 3.85198421, 19.22564266],
[0.20374529, 0.73680174, 3.63178517, 17.82544951],
[0.22722696, 0.86113728, 3.00832186, 16.62306058],
[0.25577882, 0.85671779, 3.70655719, 17.49690061],
[0.23018219, 0.68039151, 2.50815837, 15.09039053],
[0.21638751, 1.12455083, 3.56246872, 18.82866991],
[0.26600895, 1.09415595, 2.85300018, 17.93139433],
[0.22369445, 0.73689845, 3.24919113, 18.60914745]])
df = pd.DataFrame(val, columns=["C{}".format(i) for i in range(val.shape[1])])
C0 C1 C2 C3
0 0.202888 0.804065 4.599216 14.281847
1 0.224771 1.434442 6.879926 12.902999
2 0.228115 0.745095 3.851984 19.225643
3 0.203745 0.736802 3.631785 17.825450
4 0.227227 0.861137 3.008322 16.623061
5 0.255779 0.856718 3.706557 17.496901
6 0.230182 0.680392 2.508158 15.090391
7 0.216388 1.124551 3.562469 18.828670
8 0.266009 1.094156 2.853000 17.931394
9 0.223694 0.736898 3.249191 18.609147
我想对该数据帧的列进行聚类，从而也指定我获得的聚类数。通常，这可以通过使用cut_tree function来实现。
但是，当前是
cut_tree is broken，因此我在寻找替代方法，这使我转到了本文开头的链接，建议您使用fcluster作为替代。问题是我看不到如何使用
maxclust参数指定确切的群集数量，而仅指定最大数量。因此，对于上面的简单示例，我可以执行以下操作：
# number of target cluster
n_clusters = range(1, 5)
for n_clust in n_clusters:
Z = hierarchy.linkage(distance.pdist(df.T.values), method='average', metric='euclidean')
print("--------\nValues from flcuster:\n{}".format(hierarchy.fcluster(Z, n_clust, criterion='maxclust')))
print("\nValues from cut_tree:\n{}".format(hierarchy.cut_tree(Z, n_clust).T))
哪个打印
Values from flcuster:
[1 1 1 1]
Values from cut_tree:
[[0 0 0 0]]
--------
Values from flcuster:
[1 1 1 2]
Values from cut_tree:
[[0 0 0 1]]
--------
Values from flcuster:
[1 1 1 2]
Values from cut_tree:
[[0 0 1 2]]
--------
Values from flcuster:
[1 1 1 2]
Values from cut_tree:
[[0 1 2 3]]
可以看到，
fcluster最多返回2个不同的簇，而cut_tree返回所需的数目。在修正
fcluster中的错误之前，是否有办法在cut_tree期间获得相同的输出？如果没有，在另一个软件包中是否还有其他好的替代方法？ 最佳答案
不确定此处如何从fcluster中获取正确数量的群集。
或者，scikit-learn具有AgglomerativeClustering：
from sklearn.cluster import AgglomerativeClustering
# number of target cluster
n_clusters = range(1, 5)
for n_clust in n_clusters:
Z = hierarchy.linkage(distance.pdist(df.T.values), method='average', metric='euclidean')
print("--------\nValues from flcuster:\n{}".format(hierarchy.fcluster(Z, n_clust, criterion='maxclust')))
print("\nValues from cut_tree:\n{}".format(hierarchy.cut_tree(Z, n_clust).T))
print("\nValues from AgglomerativeClustering:\n{}".format(AgglomerativeClustering(n_clusters=n_clust, affinity='euclidean', linkage='average').fit(df.T.values).labels_))
它为提供的数据集返回正确数量的聚类（尽管顺序不同）：
Values from flcuster:
[1 1 1 1]
Values from cut_tree:
[[0 0 0 0]]
Values from AgglomerativeClustering:
[0 0 0 0]
--------
Values from flcuster:
[1 1 1 2]
Values from cut_tree:
[[0 0 0 1]]
Values from AgglomerativeClustering:
[0 0 0 1]
--------
Values from flcuster:
[1 1 1 2]
Values from cut_tree:
[[0 0 1 2]]
Values from AgglomerativeClustering:
[0 0 2 1]
--------
Values from flcuster:
[1 1 1 2]
Values from cut_tree:
[[0 1 2 3]]
Values from AgglomerativeClustering:
[3 1 2 0]
关于python - 如何使fcluster返回与cut_tree相同的输出？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/47535256/