使用聚类算法时，您始终必须指定关闭参数。
我目前正在将凝聚聚类与 scikit learn 结合使用，我能看到的唯一关闭参数是聚类数。
agg_clust = AgglomerativeClustering(n_clusters=N)
y_pred = agg_clust.fit_predict(matrix)
但我想找到一种算法，您可以在其中指定集群元素内的最大距离，而不是集群的数量。 因此，该算法将简单地聚集集群，直到达到最大距离。
有什么建议吗？
最佳答案
你正在寻找的是在 scipy.cluster.hierarchy 中实现的，参见 here .
那么你可以这样做:
from scipy.cluster.hierarchy import linkage, fcluster
y_pred = fcluster(linkage(matrix), t, criterion='distance')
# or more direct way
from scipy.cluster.hierarchy import fclusterdata
y_pred = fclusterdata(matrix, t, criterion='distance')
关于python - 指定凝聚聚类中的最大距离(scikit 学习)，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/41824968/