मैं एक तरह से मैट्रिक्स पंक्तियों पर अलग से क्लस्टरिंग प्रदर्शन करने के लिए और उसके स्तंभों पर से, मैट्रिक्स में डेटा को पुन: व्यवस्थित क्लस्टरिंग को प्रतिबिंबित करने के लिए देख रहा हूँ और यह सब एक साथ डाल । क्लस्टरिंग समस्या आसानी से सुलभ है, इसलिए डेंडरोग्राम निर्माण (उदाहरण के लिए this blog या "Programming collective intelligence" में)। हालांकि, डेटा को पुन: व्यवस्थित करने के लिए मेरे लिए अस्पष्ट कैसे रहता है।पुनःअनुक्रमण मैट्रिक्स तत्वों naiive अजगर में स्तंभ और पंक्ति क्लस्टरिंग प्रतिबिंबित करने के लिए
आखिरकार, मैं बेवकूफ पायथन (किसी भी "मानक" लाइब्रेरी जैसे numpy, matplotlib आदि के साथ नीचे दिए गए ग्राफों को बनाने का एक तरीका ढूंढ रहा हूं, लेकिन using R या अन्य बाहरी टूल के बिना)।
dendogram http://www2.warwick.ac.uk/fac/sci/moac/currentstudents/peter_cock/r/heatmap/no_scaling.png
स्पष्टीकरण
मैंने पूछा था कि मैं क्या पुनर्व्यवस्था का मतलब। जब आप मैट्रिक्स पंक्तियों द्वारा पहले मैट्रिक्स में डेटा क्लस्टर करते हैं, तो उसके कॉलम द्वारा, प्रत्येक मैट्रिक्स सेल को दो डेंड्रोग्राम में स्थिति द्वारा पहचाना जा सकता है। यदि आप पंक्तियों और मूल मैट्रिक्स के कॉलम को पुन: व्यवस्थित करते हैं जैसे कि डेंडरोग्राम में प्रत्येक को बंद करने वाले तत्व मैट्रिक्स में प्रत्येक के करीब होते हैं, और फिर हीटमैप उत्पन्न करते हैं, तो डेटा का क्लस्टर दर्शक के लिए स्पष्ट हो सकता है (उपर्युक्त आंकड़े के रूप में)
क्या आप पुन: क्रम देकर मतलब है: यह बहुत स्थापित करने के लिए आप सिर्फ
जांच परियोजना की GitHub पेज यहां कॉल करनी होगी पिप पर पंजीकृत है या नहीं? एन पड़ोसी पंक्तियों/कोल्स को दूसरे एन के साथ बदलना? –
आप निश्चित रूप से matrices से निपटने के दौरान numpy/scipy का उपयोग करना चाहते हैं। Matplotlib भी Matlab अच्छी तरह से नकल करता है। यहां एक सौदा है: यदि आप इसे मैटलैब में कर सकते हैं, तो आप इसे भी समझ सकते हैं (यदि कोई हो तो छोटा सिंटैक्स अंतर)। –
ओह, सुंदर तस्वीर के लिए +1 ;-) –