Scikit Learningの DBSCAN クラスタリング アルゴリズムの例のデモに従って、各クラスタリング クラスの x、y を配列に格納しようとしています。
import numpy as np
from sklearn.cluster import DBSCAN
from sklearn import metrics
from sklearn.datasets.samples_generator import make_blobs
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from pylab import *
# Generate sample data
centers = [[1, 1], [-1, -1], [1, -1]]
X, labels_true = make_blobs(n_samples=750, centers=centers, cluster_std=0.4, random_state=0)
X = StandardScaler().fit_transform(X)
xx, yy = zip(*X)
scatter(xx,yy)
show()
db = DBSCAN(eps=0.3, min_samples=10).fit(X)
core_samples = db.core_sample_indices_
labels = db.labels_
n_clusters_ = len(set(labels)) - (1 if -1 in labels else 0)
print n_clusters_
3
scikit-learn で DBSCAN の実装を理解しようとしているのですが、この時点から困っています。クラスターの数は 3 (n_clusters_) で、各クラスターの x、y を配列に格納したい