使用Fit(x)对AP聚类时 x代表了什么
时间: 2024-05-26 12:13:29 浏览: 9
在使用 `Fit(x)` 进行AP聚类时,`x` 代表了输入数据矩阵。具体来说,`x` 是一个二维数组或矩阵,每行代表一个样本,每列代表一个特征。例如,如果有100个样本,每个样本有3个特征,那么 `x` 的形状就是 `(100, 3)`。在执行 `Fit(x)` 后,AP聚类算法会将这些样本分为不同的簇,并返回每个样本所属的簇的标签。
相关问题
使用sklean内置AP聚类后的聚类结果在哪里看
在使用sklearn内置的AP聚类算法进行聚类后,可以通过以下代码获取聚类结果:
```
import numpy as np
from sklearn.cluster import AffinityPropagation
# X为数据集矩阵
ap = AffinityPropagation().fit(X)
cluster_centers_indices = ap.cluster_centers_indices_
labels = ap.labels_
```
其中,`cluster_centers_indices_`为聚类中心的下标,`labels_`为每个数据点对应的聚类标签。可以通过打印`cluster_centers_indices_`和`labels_`来查看聚类结果。例如:
```
print("Cluster centers indices: ", cluster_centers_indices)
print("Cluster labels: ", labels)
```
输出的结果中,`Cluster centers indices`中的数字表示聚类中心在原数据集中的下标,`Cluster labels`中的数字表示每个数据点所属的聚类标签。
AP聚类python算法
AP聚类(Affinity Propagation Clustering)是一种基于图论的聚类算法,可以自动决定数据集中的聚类数目。它不需要指定聚类的数量,而是通过样本自身的相似性来确定聚类的个数和每个样本所属的类别。
下面给出一个用 Python 实现 AP 聚类的例子:
```python
from sklearn.cluster import AffinityPropagation
from sklearn import metrics
from sklearn.datasets import make_blobs
# 生成样本数据
centers = [[1, 1], [-1, -1], [1, -1]]
X, labels_true = make_blobs(n_samples=300, centers=centers, cluster_std=0.5, random_state=0)
# 计算相似度矩阵
af = AffinityPropagation().fit(X)
cluster_centers_indices = af.cluster_centers_indices_
labels = af.labels_
n_clusters_ = len(cluster_centers_indices)
# 输出聚类结果
print('Estimated number of clusters: %d' % n_clusters_)
print("Homogeneity: %0.3f" % metrics.homogeneity_score(labels_true, labels))
print("Completeness: %0.3f" % metrics.completeness_score(labels_true, labels))
print("V-measure: %0.3f" % metrics.v_measure_score(labels_true, labels))
print("Adjusted Rand Index: %0.3f" % metrics.adjusted_rand_score(labels_true, labels))
print("Adjusted Mutual Information: %0.3f" % metrics.adjusted_mutual_info_score(labels_true, labels))
```
在上述代码中,我们使用了 `make_blobs()` 生成了一个三类数据集,然后使用 `AffinityPropagation()` 计算相似度矩阵并进行聚类,最后输出了聚类结果和聚类评估指标。
需要注意的是,AP 聚类算法的时间复杂度较高,因此对于大规模数据集可能不太适用。
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