sklearn.cluster.spectralclustering

时间: 2023-05-02 21:00:36 浏览: 106
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spectralclustering

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sklearn.cluster.spectralclustering 是 Python 中用于谱聚类的库。它可以将数据聚成预定数量的集群，并且能够处理非线性的数据或者不规则的数据形状，是一种强大的聚类算法。
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spectral clustering

这是一个谱聚类算法，可以用于数据处理，图像处理

SKlearn.clustering.spectralClustering

Once the SpectralClustering instance is created, the fit_predict() method can be used to perform clustering on the data and return the cluster labels for each data point. Spectral clustering can be ...

from sklearn.cluster import spectral_clustering这段代码是什么意思

这段代码是导入了sklearn库中的spectral_clustering模块，用于进行谱聚类（spectral clustering）算法。谱聚类是一种基于图论的聚类方法，它将数据看做是一个图，通过计算图的拉普拉斯矩阵的特征向量来进行聚类...

sklearn.cluster

4. SpectralClustering: It is a clustering algorithm that uses graph theory to group together data points that are connected by edges in a graph. 5. Birch: It is a clustering algorithm that ...

sklearn.cluster模块

- SpectralClustering：谱聚类算法 此外，该模块还包括一些辅助类和函数，例如： - AffinityPropagation：基于网络传播的聚类算法 - Birch：基于聚类树的聚类算法 - MiniBatchKMeans：小批量K-Means聚类算法 - ...

对sklearn.cluster的介绍

其中，sklearn.cluster模块提供了一些聚类算法的实现，包括KMeans、MiniBatchKMeans、AffinityPropagation、MeanShift、SpectralClustering、AgglomerativeClustering、DBSCAN等。 这些算法可以用于对数据集进行无...

import os import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from PIL import Image from sklearn.cluster import SpectralClustering from sklearn.decomposition import PCA from tensorflow.keras.preprocessing import image from tensorflow.keras.applications.resnet50 import ResNet50 from tensorflow.keras.applications.resnet50 import preprocess_input # 定义加载图片函数 def load_image(img_path): img = image.load_img(img_path, target_size=(224, 224)) x = image.img_to_array(img) x = np.expand_dims(x, axis=0) x = preprocess_input(x) return x # 加载ResNet50模型 model = ResNet50(weights='imagenet', include_top=False, pooling='avg') # 加载图片并提取特征向量 img_dir = 'D:/wjd' img_names = os.listdir(img_dir) X = [] for img_name in img_names: img_path = os.path.join(img_dir, img_name) img = load_image(img_path) features = model.predict(img)[0] X.append(features) # 将特征向量转化为矩阵 X = np.array(X) # 计算相似度矩阵 S = np.dot(X, X.T) # 归一化相似度矩阵 D = np.diag(np.sum(S, axis=1)) L = D - S L_norm = np.dot(np.dot(np.sqrt(np.linalg.inv(D)), L), np.sqrt(np.linalg.inv(D))) # 计算特征向量 eigvals, eigvecs = np.linalg.eig(L_norm) idx = eigvals.argsort()[::-1] eigvals = eigvals[idx] eigvecs = eigvecs[:, idx] Y = eigvecs[:, :2] # 使用谱聚类进行分类 n_clusters = 5 clustering = SpectralClustering(n_clusters=n_clusters, assign_labels="discretize", random_state=0).fit(Y) # 可视化聚类结果 pca = PCA(n_components=2) X_pca = pca.fit_transform(X) plt.scatter(X_pca[:, 0], X_pca[:, 1], c=clustering.labels_, cmap='rainbow') plt.show()，存在这个错误是由于数据中存在复数，而该算法不支持处理复数数据造成的，如何解决

2. 使用基于KMeans的谱聚类算法：使用sklearn.cluster中的KMeans类进行谱聚类，将特征向量矩阵作为输入数据进行聚类。 你可以先尝试实部取值操作，如果还存在问题，再考虑使用基于KMeans的谱聚类算法。

import os import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from PIL import Image from colorcet.plotting import arr from sklearn.cluster import SpectralClustering from sklearn.decomposition import PCA from tensorflow.keras.preprocessing import image from tensorflow.keras.applications.resnet50 import ResNet50 from tensorflow.keras.applications.resnet50 import preprocess_input # 定义加载图片函数 def load_image(img_path): img = image.load_img(img_path, target_size=(224, 224)) x = image.img_to_array(img) x = np.expand_dims(x, axis=0) x = preprocess_input(x) return x # 加载ResNet50模型 model = ResNet50(weights='imagenet', include_top=False, pooling='avg') # 加载图片并提取特征向量 img_dir = 'D:/wjd' img_names = os.listdir(img_dir) X = [] for img_name in img_names: img_path = os.path.join(img_dir, img_name) img = load_image(img_path) features = model.predict(img)[0] X.append(features) # 将特征向量转化为矩阵 X = np.array(X) # 将复数类型的数据转换为实数类型 X = np.absolute(X) # 计算相似度矩阵 S = np.dot(X, X.T) # 归一化相似度矩阵 D = np.diag(np.sum(S, axis=1)) L = D - S L_norm = np.dot(np.dot(np.sqrt(np.linalg.inv(D)), L), np.sqrt(np.linalg.inv(D))) # 计算特征向量 eigvals, eigvecs = np.linalg.eig(L_norm) idx = eigvals.argsort()[::-1] eigvals = eigvals[idx] eigvecs = eigvecs[:, idx] Y = eigvecs[:, :2] # 使用谱聚类进行分类 n_clusters = 5 clustering = SpectralClustering(n_clusters=n_clusters, assign_labels="discretize", random_state=0).fit(Y) # 可视化聚类结果 pca = PCA(n_components=2) X_pca = pca.fit_transform(X) plt.scatter(X_pca[:, 0], X_pca[:, 1], c=clustering.labels_, cmap='rainbow') plt.show()，反复会出现numpy.ComplexWarning: Casting complex values to real discards the imaginary part The above exception was the direct cause of the following exception，这个问题

这个问题是因为在计算相似度矩阵时，可能存在复数类型的数据，导致计算时出现警告或异常。你可以尝试在计算相似度矩阵前，将特征向量转换为实数类型。你可以使用numpy的绝对值函数numpy.absolute()来将复数类型的...

Traceback (most recent call last): File "D:\anaconda\lib\site-packages\sklearn\utils\validation.py", line 879, in check_array array = _asarray_with_order(array, order=order, dtype=dtype, xp=xp) File "D:\anaconda\lib\site-packages\sklearn\utils\_array_api.py", line 185, in _asarray_with_order array = numpy.asarray(array, order=order, dtype=dtype) numpy.ComplexWarning: Casting complex values to real discards the imaginary part The above exception was the direct cause of the following exception: Traceback (most recent call last): File "C:\Users\86157\PycharmProjects\pythonProject8\6.py", line 54, in <module> clustering = SpectralClustering(n_clusters=n_clusters, assign_labels="discretize", random_state=0).fit(Y) File "D:\anaconda\lib\site-packages\sklearn\cluster\_spectral.py", line 706, in fit X = self._validate_data( File "D:\anaconda\lib\site-packages\sklearn\base.py", line 546, in _validate_data X = check_array(X, input_name="X", **check_params) File "D:\anaconda\lib\site-packages\sklearn\utils\validation.py", line 881, in check_array raise ValueError( ValueError: Complex data not supported [[-0.00667798+0.j -0.00050094+0.j] [-0.00679108+0.j 0.00760181+0.j] [-0.0068003 +0.j -0.00274455+0.j] ... [-0.00512369+0.j 0.02043165+0.j] [-0.01293088+0.j -0.00562299+0.j] [ 0.03972433+0.j -0.01824531+0.j]]

这段代码出现了一个值错误（ValueError）异常，原因是输入的数据包含了复数（complex）类型的值，但是SpectralClustering类不支持处理复数类型的数据。具体地说，异常的堆栈跟踪显示，在调用sklearn.utils....
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spectral clustering谱聚类_spectralclustering_聚类_谱聚类_

为了实现谱聚类，Python中scipy.cluster.vq.spectral_clustering函数可以简化这个过程。首先，你需要加载数据，计算相似度矩阵，然后调用该函数指定聚类数目。例如： python import numpy as np from scipy....
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SpectralClustering

from sklearn.cluster import SpectralClustering import numpy as np # 假设我们有数据集X X = np.array([[1, 1], [2, 1], [1, 0], [4, 5], [4, 6]]) # 创建SpectralClustering对象，设置聚类数量k为2 spectral_...
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SpectralClustering:光谱聚类的Python实现

from sklearn.cluster import SpectralClustering import numpy as np # 假设我们有数据点 data = np.array([[1, 2], [1, 4], [1, 0], [4, 2], [4, 4], [4, 0]]) # 创建SpectralClustering对象，设置聚类数量k ...
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spectral-clustering:光谱聚类演示

from sklearn.cluster import SpectralClustering import numpy as np # 假设X是n×d的特征矩阵 X = ... # 设置聚类数量 n_clusters = ... # 使用kNN构造相似度矩阵 similarity = ... # 可以使用sklearn.neighbors...

opencv中spectralClustering函数怎么用

from sklearn.cluster import SpectralClustering # 假设有一个名为X的数据集 # 创建 SpectralClustering 对象 spectral = SpectralClustering(n_clusters=2, affinity='nearest_neighbors') # 执行谱聚类 labels...

学习并调用Spectral clustering算法，并尝试用于真实数据集。用python代码实现

from sklearn.cluster import KMeans from sklearn.datasets import make_moons from sklearn.metrics import accuracy_score from sklearn.neighbors import kneighbors_graph from sklearn.manifold import ...

谱聚类python的spectral clusterin库

from sklearn.cluster import SpectralClustering 2. 创建模型：使用SpectralClustering函数创建一个谱聚类模型对象，并传入相关参数。 python model = SpectralClustering(n_clusters=2, affinity='...

D:\wjd这个路径下有2000多张1000*1000的png格式的ovito三色图片，现在想找用无监督方法，resnet50将其自动分类，不用k-means和SpectralClustering方法分类，用其他方法自动分类，分类到D:\wjd这个路径下的文件里，文件夹的名字根据分类的数量来确定，比如说这个算法最终将2000多张照片分为8类，则建立8个文件夹，文件命名就是1，2，3，4，5，6，7，8

from sklearn.cluster import KMeans from keras.applications.resnet50 import ResNet50 from keras.models import Model from keras.layers import Input, Dense # 定义图片路径和文件夹路径 image_dir = 'D:/wjd...

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