from sklearn.cluster import MeanShift, estimate_bandwidth from sklearn.datasets.samples_generator import make_blobs #生成样本数据 centers = [[1, 1], [-1, -1], [1, -1]] X, _ = make_blobs(n_samples=10000, centers=centers, cluster_std=0.6) #估计带宽 bandwidth = estimate_bandwidth(X,...
数据引入 fromsklearn.clusterimportMeanShift,estimate_bandwidth importmatplotlib.pyplotasplt fromitertoolsimportcycle importnumpyasnp importwarnings warnings.filterwarnings("ignore") %matplotlibinline 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. fromsklearn.datasetsimportload_iris importpandasaspd pd.set_option('display.max_...
descriptors = PCA(n_components=int(VECTOR_DIMENSION)/2).fit_transform(descriptors)# descriptors = self.descriptor_map.reshape(descriptors_rows, 1, VECTOR_DIMENSION)bandwidth = estimate_bandwidth(descriptors, quantile=0.05) ms =MeanShift(bandwidth=bandwidth, bin_seeding=True) ms.fit(descriptors) labels...
bandwidth:浮点数,默认=无 RBF 内核中使用的带宽。 如果未给出,则使用 sklearn.cluster.estimate_bandwidth 估计带宽;有关可伸缩性的提示,请参阅该函数的文档(另请参阅下面的注释)。 seeds:形状类似数组(n_samples,n_features),默认=无 用于初始化内核的种子。如果未设置,则通过聚类计算种子。get_bin_seeds 以...
bandwidth :半径(或带宽),float型。如果没有给出,则使用sklearn.cluster.estimate_bandwidth计算出半径(带宽).(可选) seeds :圆心(或种子),数组类型,即初始化的圆心。(可选) bin_seeding :布尔值。如果为真,初始内核位置不是所有点的位置,而是点的离散版本的位置,其中点被分类到其粗糙度对应于带宽的网格上。
('label0','label1,','label2'))#plt.scatter(centers[:, 0], centers[:, 1])plt.show()#meanshiftfromsklearn.clusterimportMeanShift,estimate_bandwidth#obtain the bandwidthbw = estimate_bandwidth(X,n_samples=500)#数据集,和想要通过多少个样本进行估算print(bw)#创建模型ms = MeanShift(bandwidth=bw...
sklearn.cluster.estimate_bandwidth(X):估计带宽 X:输入 quantile:float, default=0.3。应在[0,1]。0.5表示使用所有成对距离的中位数。 n_samples:int, default=None。样本数,如果未指定会使用全部的样本数,对于大的数据集建议使用一个较小的数 random_state:int, RandomState instance, default=None。用于从输...
[n_seeds, n_features] or None """ #如果bandwidth没有指定,自助获得 if bandwidth is None: bandwidth = estimate_bandwidth(X, n_jobs=n_jobs) #如果初始 质心 没有给定,或者用所有点作为初始质心,或者用函数自助获得 if seeds is None: if bin_seeding: seeds = get_bin_seeds(X, bandwidth, min_...
('label0','label1,','label2'))#plt.scatter(centers[:, 0], centers[:, 1])plt.show()#meanshiftfromsklearn.clusterimportMeanShift,estimate_bandwidth#obtain the bandwidthbw = estimate_bandwidth(X,n_samples=500)#数据集,和想要通过多少个样本进行估算print(bw)#创建模型ms = MeanShift(bandwidth=bw...
处理后的特征用MeanShift进行无监督分类 from sklearn.cluster import MeanShift, estimate_bandwidth #obtain the bandwidth bw = estimate_bandwidth(X_pca,n_samples=140) print(bw) #set up meanshift model cnn_pca_ms = MeanShift(bandwidth=bw) cnn_pca_ms.fit(X_pca)```...