我设法采用一个代码段来说明如何使用PyCluster
的k均值聚类算法。我希望能够加权数据点,但是不幸的是,我只能加权特征。我是否缺少某些东西?或者也许我可以使用一种技巧来使某些要点比其他要点更重要?
import numpy as np
import Pycluster as pc
points = np.asarray([
[1.0, 20, 30, 50],
[1.2, 15, 34, 50],
[1.6, 13, 20, 55],
[0.1, 16, 40, 26],
[0.3, 26, 30, 23],
[1.4, 20, 28, 20],
])
# would like to specify 6 weights for each of the elements in `points`
weights = np.asarray([1.0, 1.0, 1.0, 1.0])
clusterid, error, nfound = pc.kcluster(
points, nclusters=2, transpose=0, npass=10, method='a', dist='e', weight=weights
)
centroids, _ = pc.clustercentroids(points, clusterid=clusterid)
print centroids
加权单个数据点不是KMeans算法的功能。这在算法定义中:在pycluster,MLlib或TrustedAnalytics中不可用。
但是,您可以添加重复的数据点。例如,如果您希望第二个数据点的计数增加一倍,则将列表更改为:
points = np.asarray([
[1.0, 20, 30, 50],
[1.2, 15, 34, 50],
[1.2, 15, 34, 50],
[1.6, 13, 20, 55],
[0.1, 16, 40, 26],
[0.3, 26, 30, 23],
[1.4, 20, 28, 20],
])
现在,您可以在sklearn的fit方法中使用sample_weights。这是example。