jeśli masz to hierarchiczne wywołanie grupowania w scipy w Pythonie:

from scipy.cluster.hierarchy import linkage
# dist_matrix is long form distance matrix
linkage_matrix = linkage(squareform(dist_matrix), linkage_method)

to, co jest skutecznym sposobem przejścia od przypisywania do poszczególnych punktów? tj. wektor długościN gdzieN to liczba punktów, gdzie każdy wpisi jest numerem klastra punktui, biorąc pod uwagę liczbę klastrów wygenerowanych przez dany prógthresh na wynikowym klastrowaniu?

Aby wyjaśnić: Numer klastra byłby klastrem, w którym znajduje się po zastosowaniu progu do drzewa. W takim przypadku otrzymasz unikalny klaster dla każdego węzła liścia dla klastra, w którym się znajduje. Unikatowy w tym sensie, że każdy punkt należy do jednego „najbardziej specyficznego klastra”, który jest określony przez próg, w którym wycina się dendrogram.

wiem toscipy.cluster.hierarchy.fclusterdata daje ci to przypisanie klastra jako jego wartość zwracaną, ale zaczynam od niestandardowej matrycy odległości i metryki odległości, więc nie mogę użyćfclusterdata. Pytanie sprowadza się do: jak mogę obliczyć cofclusterdata czy obliczenia - zadania klastra?