所以我使用与SciPy快速群集做凝聚聚类。我可以通过dendrogram来获得聚类的树形图。我可以使用fcluster(Z, sqrt(D.max()), 'distance')为我的数据获得相当好的群集。如果我想手动检查树状图中k = 3（簇）的区域，然后我想检查k = 6（簇），该怎么办？如何在树状图的特定级别获得聚类？随着SciPy我如何获得k =聚类？与做层次聚类
我看到所有这些功能的容差，但我不知道如何从宽容转换为数量的集群。我可以通过链接（Z）并逐步将群集拼合在一起，使用简单的数据集手动构建群集，但这对于大型数据集不适用。
如果你想砍倒在特定的水平，然后使用：
fl = fcluster(cl,numclust,criterion='maxclust')
其中cl是您的联系方法和numclust的输出是你想要得到的簇的数目。
好吧，让我提出一种方法。我不认为这是正确或最好的方式，但至少这是一个开始。
fcluster将该特定距离作为容差（或者距离加上一些非常小的三角洲）。唯一的问题是，有关系，但如果你能检测到配合已经发生，这真的不是问题。
嘿@demongolem是任何方式，你可以帮助这与这种questino有点类似http://stackoverflow.com/questions/36523789/cut-dendrogram-from-hier-clustering-at-distance-height-in -scipy-and-get-cluster –
在fcluster的描述中引发我的是“并且不超过t个扁平集群被形成”。那么有没有这样的情况，当你得到少于'numclust'，如果是的话，他们会是什么？我知道，我错综复杂的方式不会让我少于我想要的数量。 – demongolem
@demongolem：即使您的算法返回的群集数量少于您的要求，例如您有2个数据点并且要求3个群集，也总是可以的。我已经广泛使用了'fcluster'，并且我不知道在正常情况下例程返回的簇较少的情况。 – dkar
确实，没有足够的分数会阻止你的请求被实现，无论如何。我会接受它作为SciPy开展业务的方式 – demongolem