Hierarchical (hierarchical)

Example

The following example shows clustering of the Iris data with distance matrix computed with the Orange.distance.Euclidean distance and clustering using average linkage.

>>> from Orange import data, distance
>>> from Orange.clustering import hierarchical
>>> data = data.Table('iris')
>>> dist_matrix = distance.Euclidean(data)
>>> hierar = hierarchical.HierarchicalClustering(n_clusters=3)
>>> hierar.linkage = hierarchical.AVERAGE
>>> hierar.fit(dist_matrix)
>>> hierar.labels
array([ 1.,  1.,  1.,  1.,  1.,  1.,  1.,  1.,  1.,  1.,  1.,  1.,  1.,
        1.,  1.,  1.,  1.,  1.,  1.,  1.,  1.,  1.,  1.,  1.,  1.,  1.,
        1.,  1.,  1.,  1.,  1.,  1.,  1.,  1.,  1.,  1.,  1.,  1.,  1.,
        1.,  1.,  1.,  1.,  1.,  1.,  1.,  1.,  1.,  1.,  1.,  0.,  0.,
        0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,
        0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,
        0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,
        0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  2.,  0.,  2.,  2.,
        2.,  2.,  0.,  2.,  2.,  2.,  2.,  2.,  2.,  0.,  0.,  2.,  2.,
        2.,  2.,  0.,  2.,  0.,  2.,  0.,  2.,  2.,  0.,  0.,  2.,  2.,
        2.,  2.,  2.,  0.,  2.,  2.,  2.,  2.,  0.,  2.,  2.,  2.,  0.,
        2.,  2.,  2.,  0.,  2.,  2.,  0.])

Hierarchical Clustering

class Orange.clustering.hierarchical.HierarchicalClustering(n_clusters=2, linkage=’average’)[source]