再び階層的クラスタリングの記事の続きです。
参考:scipyで階層的クラスタリング
この記事中では、元のデータの点と点の距離はユークリッド距離を採用しました。
metric='euclidean'と指定しているところがそれです。
# ユークリッド距離とウォード法を使用してクラスタリング
z = linkage(X, metric='euclidean', method='ward')
しかし実際は、これ以外にも多くの距離関数が利用できます。
ドキュメントを読むと、 pdistのページを読めと書いてあるのでそちらをみてみましょう。
scipy.cluster.hierarchy.linkage
metric : str, optional
The distance metric to use. See the distance.pdist function for a list of valid distance metrics.
ちなみに method のほうで指定できる値とその意味は、ちゃんとlinkageのページに載っています。
’single’/’complete’/’average’/’weighted’/’centroid’/’median’/’ward’
metric : str or function, optional
The distance metric to use. The distance function can be ‘braycurtis’, ‘canberra’, ‘chebyshev’, ‘cityblock’, ‘correlation’, ‘cosine’, ‘dice’, ‘euclidean’, ‘hamming’, ‘jaccard’, ‘jensenshannon’, ‘kulsinski’, ‘mahalanobis’, ‘matching’, ‘minkowski’, ‘rogerstanimoto’, ‘russellrao’, ‘seuclidean’, ‘sokalmichener’, ‘sokalsneath’, ‘sqeuclidean’, ‘yule’.
この他、自分で定義した関数も使えるようです。
Y = pdist(X, f)
Computes the distance between all pairs of vectors in X using the user supplied 2-arity function f. For example, Euclidean distance between the vectors could be computed as follows:dm = pdist(X, lambda u, v: np.sqrt(((u-v)**2).sum()))
それぞれの距離関数はこちらのページから辿っていくと確認しやすいです。
Distance computations (scipy.spatial.distance)