web-dev-qa-db-ja.com

Pythonのscikit-learnのDBSCAN：クラスターポイントを配列に保存

例 DBSCANクラスタリングアルゴリズムのデモ Scikit Learningの==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()

enter image description here

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

enter image description here

Scikit-learnでDBSCANの実装を理解しようとしていますが、この時点で問題が発生します。クラスターの数は3（n_clusters_）であり、各クラスターのx、yを配列に格納したい

pythoncluster-analysisscikit-learndbscan
18
Gianni Spear

最初のクラスターはX[labels == 0]など：

clusters = [X[labels == i] for i in xrange(n_clusters_)]

そして外れ値は

outliers = X[labels == -1]
37
Fred Foo

「各クラスターの」とはどういう意味ですか？

DBSCANでは、クラスターはk平均法のように重心として表現されないため、メンバーを除いてクラスターの明確な表現はありません。クラスターメンバーは入力データであるため、xとyの位置は既にあります。

だから私は質問が何であるかわかりません。

2
Andreas Mueller