python机器学习API介绍21:层次聚类算法介绍( 二 )

memory:用于缓存输出的结果 , 默认为不缓存 。

n_components:脚在scikit-learn v0.18版本中移除 。

compute_full_tree:通常当训练了n_clusters之后 , 训练过程就会停止 。 但是如果compute_full_tree=True , 则会继续训练生成一棵完整的树 。

linkage:一个字符串 , 用于指定连接算法 。 如果为ward , 则使用单链接single-linkage算法 , 采用d(min);如果为complete时采用全连接compete-linkage算法 , 采用d(max);如果为average时采用军链接average-linkage , 采用d(avg)

pooling_func:一个可调用对象 , 它的输入是一组特征的值 , 输出是一个数值 。

属性说明:

labels_:给出了每个样本所属的簇标记 。

n_leave_:分层数的叶节点数量 。

n_components_:连接图中连通分量的估计值 。

推荐阅读