mp.tick_params(labelsize=10) mp.scatter(x[core_mask][:, 0], x[core_mask][:,1], s=80, c=best_model.labels_[core_mask], label='core') mp.scatter(x[offset_mask][:, 0], x[offset_mask][:,1], s=80, c=best_model.labels_[offset_mask], label='offset') mp.scatter(x[p_m...
raito =len(labels[labels[:] == -1]) /len(labels)print('Noise raito:',format(raito,'.2%'))# 计算簇的个数并打印,评价聚类效果n_clusters_ =len(set(labels)) - (1if-1inlabelselse0)print('Estimated number of clusters: %d'% n_clusters_)print("Silhouette Coefficient: %0.3f"% metrics....
跟传统的基于层次的聚类和划分聚类的凸形聚类簇不同,该算法可以发现任意形状的聚类簇,与传统的算法相比它有如下优点: (1)与K-MEANS比较起来,不需要输入要划分的聚类个数; (2)聚类簇的形状没有偏倚; (3)可以在需要时输入过滤噪声的参数; 3、算法涉及的基本定义: (1) 邻域:给定对象半径 内的区域称为该对象...
datasource.readRLabel(newFile("/home/orisun/test/dot.rlabel"));//Eps=2.5,MinPts=4//datasource.readMatrix(new File("/home/orisun/text.normalized.mat"));//datasource.readRLabel(new File("/home/orisun/text.rlabel"));DBScan ds=newDBScan();intclunum=ds.dbscan(datasource.objects); datasour...
intercept_scaling:当参数fit_intercept为True时,该参数有效,通过给参数传递一个浮点值,就相当于在自变量X矩阵中添加以常数列,默认该参数值为1。 class_weight:用于指定因变量类别的权重,如果为字典,则通过字典的形式{class_label:weight}传递每个类别的权重;如果为字符串'balanced',则每个分类的权重余实际样本中的比...
intercept_scaling:当参数fit_intercept为True时,该参数有效,通过给参数传递⼀个浮点值,就相 当于在⾃变量X矩阵中添加⼀常数列,默认该参数值为1 class_weight:⽤于指定因变量类别的权重,如果为字典,则通过字典的形式{class_label:weight} 传递每个类别的权重;如果为字符串'balanced',则每个分类的权重与实际样...
if (dataObject.getClusterLabel() == DataObject.UNCLASSIFIED) { if (expandCluster(dataObject)) {//假设某个点未标记,则尝试进行扩展 clusterID++; numberOfGeneratedClusters++; } } } long time_2 = System.currentTimeMillis(); elapsedTime = (double) (time_2 - time_1) / 1000.0;//非常奇怪,...