Python中的层次聚类问题

Question

我正在通过相关距离度量(即1 - Pearson相关)对二维矩阵进行分层聚类.我的代码如下(数据在一个名为"data"的变量中):

from hcluster import *

Y = pdist(data, 'correlation')
cluster_type = 'average'
Z = linkage(Y, cluster_type)
dendrogram(Z)

我得到的错误是:

ValueError: Linkage 'Z' contains negative distances. 

是什么导致这个错误？我使用的矩阵"数据"很简单:

[[  156.651968  2345.168618]
 [  158.089968  2032.840106]
 [  207.996413  2786.779081]
 [  151.885804  2286.70533 ]
 [  154.33665   1967.74431 ]
 [  150.060182  1931.991169]
 [  133.800787  1978.539644]
 [  112.743217  1478.903191]
 [  125.388905  1422.3247  ]]

我没有看到pdist在采用1 - pearson相关时如何产生负数.有什么想法吗？

谢谢.

Answer 1

有一些可爱的浮点问题正在发生.如果你看一下pdist的结果,你会发现它们中的负数非常小(-2.22044605e-16).基本上,它们应该为零.如果您愿意,可以使用numpy的剪辑功能来处理它.