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(x,y) ポイント "point_coord" の小さなインスタンスを使用して scikit Learn パッケージから hdbscan をテストしてきましたが、結果のクラスターは本当に意味がありません。サンプルのサイズが小さいため、単一のクラスターを許可しています。

2 つのクラスターが予想されます。4 番目と 5 番目のポイントが一緒にクラスター化され、残りのポイントがクラスター化されます。

point_coord=[[0,0],[1,1],[0,1],[50,40],[50,45],[2,3],[1,2]]

test=pairwise_distances(point_coord)

clusterer= hdbscan.HDBSCAN( allow_single_cluster=True,                
metric='precomputed')

clusterer.fit(test)

ただし、結果の clusterer.labels は次のとおりです。

[-1、0、0、0、-1、0、0]

4

2 に答える 2

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試していただけますか：

from sklearn.cluster import KMeans
import numpy as np
X = np.array(point_coord)
kmeans = KMeans(n_clusters=2, random_state=0).fit(X)
kmeans.labels_

出力：array([1,1,1,0,0,1,1])

次のようにすることに同意します: (0, 0, 0, 1, 1, 0, 0)

于 2019-08-14T05:45:49.367 に答える