spectral = sp.Spectral(n_clusters=k)为什么只标红了sp
时间: 2023-10-04 21:12:24 浏览: 37
`sp` 是一个缩写,代表了 `scikit-learn` 的常用别名。在 `scikit-learn` 中,`Spectral` 是一个聚类算法,用于对数据进行谱聚类。`Spectral` 类被导入并赋予别名 `sp`,这也是为了方便在代码中使用。
通过 `Spectral(n_clusters=k)` 创建了一个 `Spectral` 对象,其中 `n_clusters` 参数指定了聚类的数量。这意味着算法将尝试将数据分为 `k` 个不同的簇。
相关问题
spectral = sp.Spectral(n_clusters=k)这段代码什么意思
这段代码创建了一个 `Spectral` 对象,并指定了聚类数量 `k`。`Spectral` 是 `scikit-learn` 库中的一个聚类算法,它基于图论中的谱聚类方法。谱聚类通过将数据集表示为图的形式,利用图的特征值和特征向量进行聚类。在这里,`n_clusters` 参数指定了要生成的聚类数量。这段代码的目的是使用谱聚类算法对数据集进行聚类分析。
graph = image.img_to_graph(img, mask=mask) graph.data = np.exp(-graph.data / graph.data.std()) labels = spectral_clustering(graph, n_clusters=2, eigen_solver="arpack") label_im = np.full(mask.shape, -1.0) label_im[mask] = labels这段的代码是什么意思
这段代码是图像分割的相关代码。具体解释如下:
1. `image.img_to_graph(img, mask=mask)` 将图像 `img` 转换为图形表示,其中 `mask` 是一个布尔数组,用于指定哪些像素应该包含在图形中。
2. `graph.data = np.exp(-graph.data / graph.data.std())` 对图形中的每个像素之间的边进行加权,即计算欧几里得距离并进行指数变换,这可以增强相邻像素之间的关联性,使得它们更可能被分配到同一类别。
3. `spectral_clustering(graph, n_clusters=2, eigen_solver="arpack")` 将图形表示作为输入,并使用 spectral clustering 算法将像素分成 `n_clusters` 个簇。`eigen_solver` 参数指定用于计算特征向量的求解器。
4. `label_im = np.full(mask.shape, -1.0)` 创建一个形状与 `mask` 相同的数组 `label_im`,并初始化所有元素为 `-1.0`。
5. `label_im[mask] = labels` 将 `spectral_clustering` 返回的标签 `labels` 分配给 `label_im` 中对应的像素,即将标签赋给 `mask` 中指定的像素。
最终,`label_im` 将包含像素的标签,其中 `-1.0` 表示未被分配到任何簇。
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