igraph.VertexDendrogram

类文档

class VertexDendrogram(Dendrogram): (源)

构造函数: VertexDendrogram(graph, merges, optimal_count, modularity_params)

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由图的顶点集的层次聚类产生的树状图。

方法 __init__ 为给定图创建一个树状图对象。
方法 __plot__ 在给定的Cairo上下文或matplotlib Axes上绘制顶点树状图。
方法 as_clustering 在给定级别剪切树状图并返回相应的 VertexClustering 对象。
方法 optimal_count.setter 未文档化
属性 optimal_count 返回此树状图的最佳簇数。
实例变量 _graph 未文档化
实例变量 _modularity_params 未文档化
实例变量 _names 未文档化
实例变量 _optimal_count 未文档化

继承自 Dendrogram

方法 __str__ 未文档化
方法 format 以其他格式格式化树状图。
方法 names.setter 设置树状图中节点的名称
方法 summary 返回树状图的摘要。
属性 merges 以矩阵格式返回执行的合并。
属性 names 返回树状图中节点的名称
静态方法 _convert_matrix_to_tuple_repr 将聚类的矩阵表示转换为元组表示。
方法 _traverse_inorder 对合并树进行中序遍历。
实例变量 _merges 未文档化
实例变量 _nitems 未文档化
实例变量 _nmerges 未文档化
def __init__(self, graph, merges, optimal_count=None, modularity_params=None): (源)
覆盖 igraph.Dendrogram.__init__

为给定图创建一个树状图对象。

参数
graph将与聚类关联的图
merges以矩阵形式给出的已执行合并。
optimal_count树状图应被剪切的最佳簇数。这是通常由生成树状图的聚类算法提供的提示。None表示此提示不可用；在这种情况下，最佳计数将根据模块度进行选择。
modularity_params当模块度被（重新）计算时，应传递给 Graph.modularity 的参数。如果原始图是加权的，您应该传递一个包含weight键及其相应的值。
def __plot__(self, backend, context, *args, **kwds): (源)
覆盖 igraph.Dendrogram.__plot__

在给定的Cairo上下文或matplotlib Axes上绘制顶点树状图。

请参阅 Dendrogram.__plot__ 以获取支持的关键字参数列表。

def as_clustering(self, n=None): (源)

在给定级别剪切树状图并返回相应的 VertexClustering 对象。

参数
n所需的簇数。合并会从头开始重播，直到成员向量具有正好 n 个不同的元素，或者直到没有更多记录的合并，以先发生者为准。如果None未指定，则将使用聚类算法提供的最佳计数提示。如果也未给出最佳计数，则将通过选择模块度最大的级别来计算。
返回
一个新的 VertexClustering 对象。
def optimal_count(self, value): (源)

未文档化

optimal_count = (源)

返回此树状图的最佳簇数。

如果在构造时给出了最佳计数提示，则此属性仅返回该提示。如果未给出此类计数，则此方法通过最大化树状图所有可能剪切处的模块度来计算最佳簇数。

_graph = (源)

未文档化

_modularity_params: dict = (源)

未文档化

_names = (源)
覆盖 igraph.Dendrogram._names

未文档化

_optimal_count = (源)

未文档化