问题描述
我有一个来自 RandomForest 的距离矩阵，我想使用分层聚类与 Ward 的链接来通过 Sci-Kit learn AgglomerativeClustering 寻找聚类。我知道 Ward 链接仅适用于欧几里得距离，而 RandomForest 距离矩阵由（平方）欧几里得距离组成。我也知道我可以使用 affinity = 'precomputed' 并输入我的距离矩阵，但是我不能使用 Ward 的链接（根据 Sci-Kit learn 的文档）。那么我是否应该只输入我的平方距离矩阵 (n x n) 并使用 affinity = 'euclidean' 和 linkage = 'ward' 代替，因为在我看来，我没有违反任何数学假设？
我还读到我可以对距离矩阵执行 PCA（在双中心化之后），然后在 Kmeans 中使用它，因为 Kmeans 不处理（隐式）距离矩阵。通常，它以样本 x 特征矩阵（数据矩阵）作为输入。与距离矩阵相比，此后 PCA 矩阵是否是使用 Ward 进行 AgglomerativeClustering 的更好输入？
解决方法
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