1. min_samples:这个参数用于指定一个聚类至少需要包含的样本数。如果某个聚类中的样本数低于这个值,那么这个聚类将被认为是噪声。默认值为5。 2. min_cluster_size:这个参数用于指定一个聚类至少需要包含的样本数和半径(通过参数metric定义)。如果某个聚类中的样本数和半径都低于这个值,那么这个聚类将被认为是噪声...
23 调参:减少离群值,HDBSCAN的min_cluster_size、min_samples参数(重要方式) 09:20 24 调参:设置停用词,CountVectorizer的stop_words 02:40 25 调参:合并主题,减少主题,nr_topics,reduce_topics() 08:07 26 调参:减少离群值,UMAP的min_dist参数(重要) 07:08 27 主题聚类:文档-主题概率 10:10 28 ...
1. min_cluster_size:簇的最小大小。该参数用于指定一个簇中数据点的最小数量。默认值为5,通常情况下不需要更改。 2. min_samples:密度阈值。该参数用于指定一个数据点周围必须存在的最小数据点数量。默认值为None,通常情况下不需要更改。 3. metric:距离度量。该参数用于指定计算距离的方法。默认值为欧氏距离...
1. min_cluster_size:最小簇大小 这个参数指定了簇的最小大小。HDBSCAN将根据样本密度来形成簇,因此这里的最小聚类大小应该是尽可能小,以保留密度较低的小簇。但是,值设置过小可能会导致将噪声点错误的加入到聚类中。 2. min_samples:最小样本数 这个参数指定了在计算核心样本时至少包含的点数。具有此数量内的...
min_samples整数要将某个点视作为核心点,近邻中必须包含的样本数量。 请指定整数。 如果设置为0,那么将使用min_cluster_size。 缺省值为0。 algorithmstring指定所要使用的算法:best、generic、prims_kdtree、prims_balltree、boruvka_kdtree或boruvka_balltree。 缺省值为best。
min_samples: 设置形成核心点所需的最小邻居数。 metric: 设置距离度量方式,如euclidean、manhattan等。 结果获取 labels_: 获取聚类标签。 cluster_tree_: 获取聚类树,可以用于可视化聚类过程。 condensed_tree_: 获取压缩后的聚类树,用于快速查看聚类结果。
min_cluster_size整数聚类的最小大小。请指定整数。缺省值为5。 min_samples整数将一个点视为核心点之前,近邻中的样本数。请指定整数。如果设置为0,那么将使用min_cluster_size。缺省值为0。 algorithm字符串指定所要使用的算法:best、generic、prims_kdtree、prims_balltree、boruvka_kdtree或boruvka_balltree。缺省...
第1 行符合hdbscan算法。在这种情况下,我将min_samples和min_cluster_size设置为 3,这个参数需要根据实际情况调整。查看HDBSCAN 的文档以了解有关这些参数的更多信息。 第3 至 8 行创建一个包含所有文章标题、描述和对应群集分配的 DataFrame。需要注意的是,由于HDBSCAN并不一定为每个观察值分配一个群集,所以你会排除...
# 需要导入模块: import hdbscan [as 别名]# 或者: from hdbscan importHDBSCAN[as 别名]defhdbscancluster(self, dist, iteration=-1):#HDBSCANclusterclusterer = hdbscan.HDBSCAN(min_samples=self.args.dbscan_minsample, metric='precomputed')# min_cluster_size=2,labels = clusterer.fit_predict(dist.astype...
allmol = train_mol + test_mol fps2 = [] clusterer2 = HDBSCAN(algorithm='best', min_samples=5, metric='pyfunc', func=tanimoto_dist) # calc fp for mol in allmol: fp = AllChem.GetMorganFingerprintAsBitVect(mol, 2) arr = np.zeros((1,)) DataStructs.ConvertToNumpyArray(fp, arr)...