python聚合类频率

在Python中，"聚合类"通常是指使用`collections`模块中的几个类，比如`Counter`、`defaultdict`、`deque`等，它们用于统计元素的出现频率或进行一些集合相关的操作。

1. `Counter`：这是一个最常用的聚合类，它可以用来计算列表、元组或其他可迭代对象中各个元素的出现次数。例如：

from collections import Counter
fruits = ['apple', 'banana', 'apple', 'orange']
fruit_counts = Counter(fruits)
print(fruit_counts)  # 输出: Counter({'apple': 2, 'banana': 1, 'orange': 1})

2. `defaultdict`：它是一个字典的子类，当尝试访问不存在的键时，会返回一个默认值，而不是引发KeyError。这对于需要频繁自增计数的情况很有帮助。

from collections import defaultdict
freq_dict = defaultdict(int)
freq_dict['a'] += 1  # 如果'a'不在字典里，会自动创建并赋值为0

3. `deque`（双端队列）：这个类支持高效的添加和删除操作于两端，可用于实现滑动窗口统计等场景。

聚合类在Python中常用于数据处理和快速分析，提供了一种简洁的方式来处理常见的数据操作需求。

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from sklearn.cluster import DBSCAN
import numpy as np

# 假设data是你的数据矩阵，y是标签列表
data = ... # 数据
y = ...   # 标签

# 计算类别频率，用于计算权重
class_counts = np.bincount(y)

# 获取最大类别数量，这将作为类别权重的倒数
max_class = max(class_counts)
weights = [1 / count for count in class_counts]

# 自定义DBSCAN函数，包含类别权重
def weighted_DBSCAN(data, eps, min_samples, weights):
    dbscan = DBSCAN(eps=eps, min_samples=min_samples, metric='euclidean')
    db_labels = dbscan.fit_predict(data, sample_weight=weights)
    return db_labels

# 设置DBSCAN参数
eps = ... # 核心半径
min_samples = ... # 邻域点数

# 进行聚类
cluster_labels = weighted_DBSCAN(data, eps, min_samples, weights)

# 测试分类结果
unique_labels, counts = np.unique(cluster_labels, return_counts=True)
print("Unique clusters:", unique_labels)
print("Counts per cluster:", dict(zip(unique_labels, counts)))