Seaborn 提取聚类结果——从 Seaborn clustermap 中提取聚类结果

在本文中，我们将介绍如何使用 Seaborn 中的 clustermap 函数进行聚类分析，并从生成的聚类热图中提取聚类结果。Seaborn 是一种基于 matplotlib 的 Python 数据可视化库，它提供了一些高级的绘图功能，使得数据可视化更加简单和美观。

阅读更多：Seaborn 教程

什么是聚类分析？

聚类分析是一种无监督学习方法，用于将相似的数据样本归为一类。这些类别通常被称为“簇”（clusters），并且通过计算样本之间的相似性度量来创建。聚类分析在数据挖掘、模式识别、图像分割等领域中都有广泛的应用。

Seaborn 的 clustermap 函数

Seaborn 中的 clustermap 函数是一个方便的工具，用于在热图的基础上进行聚类分析。它可以根据给定的数据集，绘制出一个聚类热图，同时提供了一些可调整的参数用于自定义聚类的方式。

clustermap 函数接受一个二维数组或 DataFrame 作为输入，这个数组可以是原始的数据矩阵，也可以是一个相似性矩阵。在聚类之前，clustermap 函数会先对数据进行层次聚类的运算，并根据聚类结果对数据进行了排序。

下面是一个使用 clustermap 函数生成聚类热图的简单示例：

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

data = [
    [0.1, 0.3, 0.5, 0.7],
    [0.2, 0.4, 0.6, 0.8],
    [0.3, 0.5, 0.7, 0.9],
    [0.4, 0.6, 0.8, 1.0]
]

sns.clustermap(data)
plt.show()

上面的代码首先导入了 seaborn 和 matplotlib.pyplot 库，然后定义了一个二维数组 data 作为输入数据。最后使用 clustermap 函数传入数据，并通过 plt.show() 显示聚类热图。运行代码后，我们将看到生成的聚类热图。

提取聚类结果

有时我们需要从生成的聚类热图中提取聚类结果，以便进行后续的分析或可视化。Seaborn 的 clustermap 函数返回一个 ClusterGrid 对象，该对象包含了聚类热图的相关信息。

我们可以使用该对象的属性和方法来获取有关聚类结果的信息。下面是一些常用的方法和属性：

data2d：返回绘图数据的二维数组，可以用于后续的分析；
dendrogram_row.linkage：返回行方向聚类层次聚类的连线矩阵；
dendrogram_col.linkage：返回列方向聚类层次聚类的连线矩阵；
dendrogram_row.reordered_ind：返回行方向经过排序后的索引；
dendrogram_col.reordered_ind：返回列方向经过排序后的索引；
dendrogram_row.label_colors：返回行方向簇标签的颜色。

下面是一个示例代码，演示了如何使用 clustermap 函数提取聚类结果的代码：

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

data = [
    [0.1, 0.3, 0.5, 0.7],
    [0.2, 0.4, 0.6, 0.8],
    [0.3, 0.5, 0.7, 0.9],
    [0.4, 0.6, 0.8, 1.0]
]

# 使用 clustermap 函数生成聚类热图并返回 ClusterGrid 对象
clustergrid = sns.clustermap(data)

# 提取聚类结果的信息
reordered_rows = clustergrid.dendrogram_row.reordered_ind
reordered_cols = clustergrid.dendrogram_col.reordered_ind
cluster_labels = clustergrid.dendrogram_row.label_colors

# 打印聚类结果
print("聚类热图数据（经过聚类排序后）：")
print(clustergrid.data2d.iloc[reordered_rows, reordered_cols])
print("聚类标签：")
print(cluster_labels)

# 绘制带有聚类标签的热图
sns.heatmap(data, row_colors=cluster_labels, col_colors=cluster_labels)
plt.show()

在上面的示例代码中，我们通过 clustermap 函数生成了一个聚类热图，并将返回的 ClusterGrid 对象保存在 clustergrid 变量中。然后，我们使用 clustergrid 对象的属性和方法来获取聚类结果的相关信息。

在这个示例中，我们提取了经过聚类排序后的数据，并打印了聚类标签的信息。最后，我们使用 seaborn 的 heatmap 函数重新绘制了一个带有聚类标签的热图。

总结

本文介绍了如何使用 Seaborn 中的 clustermap 函数进行聚类分析，并从生成的聚类热图中提取聚类结果。我们可以使用 clustermap 函数生成聚类热图，并使用返回的 ClusterGrid 对象来获取聚类结果的相关信息。

通过提取聚类结果，我们可以进行进一步的分析、可视化或者其他操作，以更好地理解数据的分布和相似性。Seaborn 提供了一种简单和美观的方式来进行聚类分析，帮助我们对数据进行可视化和解读。

希望本文对您理解和使用 Seaborn 中的 clustermap 函数有所帮助！

参考文献：
– Seaborn官方文档：https://seaborn.pydata.org/generated/seaborn.clustermap.html
– Python Data Science Handbook: https://jakevdp.github.io/PythonDataScienceHandbook/