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python - パラメータxiを変更して、PythonでOPTICSを使用して異なるクラスタを取得する方法は?
Python を使用して OPTICS クラスタリング モデルをデータに適合させようとしています。sklearn
この適合モデルから、到達可能距離 ( op.reachability_) とポイントの順序 ( op.ordering_)、およびクラスター ラベル ( op.labels_)を取得します。
xiここで、パラメーター(この場合は 0.01) を変更して、クラスターがどのように変化するかを確認したいと思います。モデルを異なる で何度もフィッティングせずにこれを行うことはできますかxi(これには多くの時間がかかります)?
または、言い換えるとscikit-learn、到達可能距離 ( )、ポイントop.reachability_の順序 ( ) を入力として取り、クラスター ラベルを出力する関数はありますか?op.ordering_xi
「到達可能距離、コア距離、および順序付けとイプシロンを指定して、任意のイプシロンに対して DBSCAN 抽出を実行cluster_optics_dbscanする」関数を見つけました(私が望むものとはまったく異なります)