python - scikit DBSCANのすべてのクラスタ内の要素を見つける?

Question

Scikit DBSCAN を探索しようとしています。知りたいことがあります。すべてのクラスターのポイントを知るにはどうすればよいですか。

このコードは、scipy Web サイトの例です。

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


##############################################################################
# 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)

##############################################################################
# Compute DBSCAN
db = DBSCAN(eps=0.3, min_samples=10).fit(X)
core_samples = db.core_sample_indices_
labels = db.labels_

# Number of clusters in labels, ignoring noise if present.
n_clusters_ = len(set(labels)) - (1 if -1 in labels else 0)

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))
print("Silhouette Coefficient: %0.3f"


         % metrics.silhouette_score(X, labels))
        ##############################################################################
    #Modification I am doing 
    print labels 
    print labels[0]

unique_labels = set(labels)

for k in unique_labels:
    class_members = [index[0] for index in np.argwhere(labels == k)]
    #cluster_core_samples = [index for index in core_samples if labels[index] == k]

    print class_members[0]

    for index in class_members:
        x = X[index]
    print x

リバース エンジニアリングのアルゴリズムを見つける必要があるようです

StandardScaler().fit_transform(X)

DBSCAN の scipy 実装は、DBSCAN Code - DBSCAN Test Unitに示されています。

すべてのクラスターに属する 3 つのクラスターとポイントを出力したいと思います。

アップデート

inverse_transform() 関数を実行しようとすると、次の行でエラーが発生します

ファイル「/Users/macbook/anaconda/lib/python2.7/site-packages/sklearn/preprocessing/data.py」、384行目、inverse_transform

ここでコードを見つけることができます: https://github.com/scikit-learn/scikit-learn/blob/master/sklearn/preprocessing/data.py

        if self.with_std:
            X *= self.std_
        if self.with_mean:
            X += self.mean_

ここでエラーが発生しました。この問題を解決するためのアイデアはありますか?