Иерархическая кластеризация Heatmap в python

Question

У меня есть матрица NxM со значениями, которые варьируются от 0 до 20. Я легко получаю тепловую карту с помощью Matplotlib и pcolor. Теперь я хотел бы применить иерархическую кластеризацию и дендрограмму с использованием scipy. Я хотел бы переупорядочить каждое измерение (строки и столбцы), чтобы показать, какой элемент подобен (в соответствии с результатом кластеризации). Если матрица будет квадрат (NxN) код будет что-то вроде:

clustering = linkage(matrix, method="average") 
dendrogram(clustering, orientation='right') 

Как я могу получить матрицу сцепления, когда размеры различны? Должен ли я каждый раз вычислять каждое расстояние между каждой парой элементов?

Answer 1

Я не уверен, как это сделать, используя Matplotlib и pcolor, однако в морских пакетах есть встроенная поддержка того, что вы пытаетесь выполнить.

http://seaborn.pydata.org/generated/seaborn.clustermap.html

Пример:

import seaborn as sns; sns.set() 
flights = sns.load_dataset("flights") 
flights = flights.pivot("month", "year", "passengers") 
g = sns.clustermap(flights) 

Example clustergram