如何在scipy/numpy中对相关性矩阵进行层次聚类？我有一个100行9列的矩阵，我想根据9个条件下每个条目的相关性进行层次聚类。我希望使用1-皮尔逊相关系数作为聚类的距离。假设我有一个numpy数组X，它包含100 x 9的矩阵，我该如何操作？

我尝试使用hcluster，基于这个例子：

Y=pdist(X, 'seuclidean')Z=linkage(Y, 'single')dendrogram(Z, color_threshold=0)

然而，pdist并不是我想要的，因为那是欧几里得距离。有什么建议吗？

谢谢。

回答：

只需将度量改为correlation，这样第一行就变成：

Y=pdist(X, 'correlation')

然而，我认为代码可以简化为：

Z=linkage(X, 'single', 'correlation')dendrogram(Z, color_threshold=0)

因为linkage会为你处理pdist。