ap = AffinityPropagation(preference=-50).fit(X) 和ap = AffinityPropagation().fit(X) 的区别
时间: 2024-05-24 20:15:33 浏览: 12
`AffinityPropagation` 是一种聚类算法,它基于数据点之间的相似度来聚类数据。在使用 `AffinityPropagation` 进行聚类时,可以设置不同的参数来调整算法的行为。
`AffinityPropagation` 中的 `preference` 参数用于设置每个数据点的“偏好度”,它决定了每个数据点被选为聚类中心的可能性。这个值越大,越有可能被选为聚类中心。如果不设置 `preference` 参数,则默认为数据点相似度的中位数。
因此,`ap = AffinityPropagation(preference=-50).fit(X)` 和 `ap = AffinityPropagation().fit(X)` 的区别在于前者设置了一个较小的偏好度,而后者使用默认的偏好度。这意味着前者将更倾向于选择数据点作为聚类中心,而后者则更依赖于数据点之间的相似度来进行聚类。
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af = AffinityPropagation(preference=-50).fit(new_data) 这行代码什么意思
这行代码使用Affinity Propagation聚类算法(一种无监督学习算法)对数据集new_data进行聚类。其中preference是一个参数,用于调节聚类的数量,-50表示将其初值设为-50。
if beta is None: beta = args.preference_beta A = weight.cpu().clone() if weight.dim() == 4: #Convolution layer A = A.view(A.size(0), -1) else: raise('The weight dim must be 4!!!') affinity_matrix = -euclidean_distances(A, squared=True) preference = np.median(affinity_matrix, axis=0) * beta cluster = AffinityPropagation(preference=preference) cluster.fit(A) return cluster.labels_, cluster.cluster_centers_, cluster.cluster_centers_indices_ 帮我给这段代码打上注释
下面是对这段代码的注释:
```python
if beta is None: # 如果 beta 没有被指定,则使用 args 中的 preference_beta 参数
beta = args.preference_beta
A = weight.cpu().clone() # 将 weight 拷贝到 CPU 上,并赋值给 A
if weight.dim() == 4: # 如果 weight 的维度是 4(即卷积层)
A = A.view(A.size(0), -1) # 将 A 的形状变为 (batch_size, num_features),方便后续计算
else:
raise('The weight dim must be 4!!!') # 如果 weight 的维度不是 4,则抛出异常
# 计算 A 中所有样本的亲和矩阵(通过欧几里得距离计算)
affinity_matrix = -euclidean_distances(A, squared=True)
# 计算每个样本的 preference(即亲和矩阵中每一列的中位数乘以 beta)
preference = np.median(affinity_matrix, axis=0) * beta
# 使用 Affinity Propagation 算法进行聚类,并返回聚类结果、聚类中心和聚类中心的索引
cluster = AffinityPropagation(preference=preference)
cluster.fit(A)
return cluster.labels_, cluster.cluster_centers_, cluster.cluster_centers_indices_
```