Я работаю с фильтром Sklearn AgglomerativeClustering и хочу протестировать очень специфическую c, настраиваемую метрику точности c для каждого количества кластеров 1 ... k. Поэтому в настоящее время я запускаю вызов AgglomerativeClustering для каждого значения, получаю результирующие метки и затем продолжаю. Было бы неплохо извлечь каждую промежуточную кластеризацию алгоритмом, который используется напрямую, а не перезапускать его для всего набора данных. Однако, когда вы указываете «compute_full_tree = True», метод children_ не дает вам шагов, на которых они были добавлены, а только фактические соединения дерева. Есть ли простой способ постепенного восстановления промежуточных кластеров?