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Python sklearn-KMクラスタ内の値を取得する方法

Sklearn.cluster KMeansパッケージを使用しています。どの値がグループ化されているかを知る必要がある場合、クラスタリングを終了したらどうすればよいですか？

100個のデータポイントがあり、KMeansから5つのクラスターが得られたとします。次に、どのデータポイントがクラスター5にあるかを知りたいのですが、どうすればよいですか。

クラスターIDを提供する関数があり、そのクラスター内のすべてのデータポイントをリストします。

ありがとう。

pythonscikit-learnk-means
15
user77005

同様の要件があり、pandas=を使用して、データセットのインデックスと列としてのラベルを持つ新しいデータフレームを作成しています。

data = pd.read_csv('filename')

km = KMeans(n_clusters=5).fit(data)

cluster_map = pd.DataFrame()
cluster_map['data_index'] = data.index.values
cluster_map['cluster'] = km.labels_

DataFrameが使用可能になると、フィルター処理が非常に簡単になります。たとえば、クラスター3のすべてのデータポイントをフィルター処理するには、

cluster_map[cluster_map.cluster == 3]
21
Praveen

大規模なデータセットがあり、クラスターをオンデマンドで抽出する必要がある場合は、 numpy.where を使用すると速度がいくらか向上します。アイリスデータセットの例を次に示します。

from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn import datasets
import numpy as np

centers = [[1, 1], [-1, -1], [1, -1]]
iris = datasets.load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

km = KMeans(n_clusters=3)
km.fit(X)

指定したcluster_idのインデックスを抽出する関数を定義します。 （以下に、ベンチマーク用の2つの関数を示します。どちらも同じ値を返します）：

def ClusterIndicesNumpy(clustNum, labels_array): #numpy 
    return np.where(labels_array == clustNum)[0]

def ClusterIndicesComp(clustNum, labels_array): #list comprehension
    return np.array([i for i, x in enumerate(labels_array) if x == clustNum])

クラスター2にあるすべてのサンプルが必要だとしましょう：

ClusterIndicesNumpy(2, km.labels_)
array([ 52,  77, 100, 102, 103, 104, 105, 107, 108, 109, 110, 111, 112,
       115, 116, 117, 118, 120, 122, 124, 125, 128, 129, 130, 131, 132,
       134, 135, 136, 137, 139, 140, 141, 143, 144, 145, 147, 148])

Numpyがベンチマークを獲得：

%timeit ClusterIndicesNumpy(2,km.labels_)

100000 loops, best of 3: 4 µs per loop

%timeit ClusterIndicesComp(2,km.labels_)

1000 loops, best of 3: 479 µs per loop

これで、クラスター2のすべてのデータポイントを次のように抽出できます。

X[ClusterIndicesNumpy(2,km.labels_)]

array([[ 6.9,  3.1,  4.9,  1.5], 
       [ 6.7,  3. ,  5. ,  1.7],
       [ 6.3,  3.3,  6. ,  2.5], 
       ... #truncated

上記の切り捨てられた配列の最初の3つのインデックスを再確認します。

print X[52], km.labels_[52]
print X[77], km.labels_[77]
print X[100], km.labels_[100]

[ 6.9  3.1  4.9  1.5] 2
[ 6.7  3.   5.   1.7] 2
[ 6.3  3.3  6.   2.5] 2
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Kevin

属性labels_を見ることができます

例えば

km = KMeans(2)
km.fit([[1,2,3],[2,3,4],[5,6,7]])
print km.labels_
output: array([1, 1, 0], dtype=int32)

ご覧のとおり、最初と2番目のポイントはクラスター1で、最後のポイントはクラスター0です。

2
Farseer

各クラスター内にあるポイント/サンプル/観測のIDを取得するには、次を実行します。

IrisデータとNice Pythonicの方法を使用した例：

import numpy as np
from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn import datasets

np.random.seed(0)

# Use Iris data
iris = datasets.load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

# KMeans with 3 clusters
clf =  KMeans(n_clusters=3)
clf.fit(X,y)

#Coordinates of cluster centers with shape [n_clusters, n_features]
clf.cluster_centers_
#Labels of each point
clf.labels_

# Nice Pythonic way to get the indices of the points for each corresponding cluster
mydict = {i: np.where(clf.labels_ == i)[0] for i in range(clf.n_clusters)}

# Transform this dictionary into list (if you need a list as result)
dictlist = []
for key, value in mydict.iteritems():
    temp = [key,value]
    dictlist.append(temp)

[〜＃〜] results [〜＃〜]

{0: array([ 50,  51,  53,  54,  55,  56,  57,  58,  59,  60,  61,  62,  63,
            64,  65,  66,  67,  68,  69,  70,  71,  72,  73,  74,  75,  76,
            78,  79,  80,  81,  82,  83,  84,  85,  86,  87,  88,  89,  90,
            91,  92,  93,  94,  95,  96,  97,  98,  99, 101, 106, 113, 114,
           119, 121, 123, 126, 127, 133, 138, 142, 146, 149]),
 1: array([ 0,  1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16,
           17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 31, 32, 33,
           34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 41, 42, 43, 44, 45, 46, 47, 48, 49]),
 2: array([ 52,  77, 100, 102, 103, 104, 105, 107, 108, 109, 110, 111, 112,
           115, 116, 117, 118, 120, 122, 124, 125, 128, 129, 130, 131, 132,
           134, 135, 136, 137, 139, 140, 141, 143, 144, 145, 147, 148])}


[[0, array([ 50,  51,  53,  54,  55,  56,  57,  58,  59,  60,  61,  62,  63,
             64,  65,  66,  67,  68,  69,  70,  71,  72,  73,  74,  75,  76,
             78,  79,  80,  81,  82,  83,  84,  85,  86,  87,  88,  89,  90,
             91,  92,  93,  94,  95,  96,  97,  98,  99, 101, 106, 113, 114,
             119, 121, 123, 126, 127, 133, 138, 142, 146, 149])],
 [1, array([ 0,  1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16,
            17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 31, 32, 33,
            34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 41, 42, 43, 44, 45, 46, 47, 48, 49])],
 [2, array([ 52,  77, 100, 102, 103, 104, 105, 107, 108, 109, 110, 111, 112,
             115, 116, 117, 118, 120, 122, 124, 125, 128, 129, 130, 131, 132,
             134, 135, 136, 137, 139, 140, 141, 143, 144, 145, 147, 148])]]
1
serafeim

ラベルを配列に単純に保存できます。配列をデータフレームに変換します。次に、K平均の作成に使用したデータを、クラスターを含む新しいデータフレームにマージします。

データフレームを表示します。これで、対応するクラスターの行が表示されます。特定のクラスターのすべてのデータをリストする場合は、data.loc [data ['cluster_label_name'] == 2]のようなものを使用します。ここではクラスターを2と仮定します。

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Sandeep Shahi