Центры кластеров с неправильными размерами в скфуззи C означают кластеризацию - PullRequest
Новая
       12

Центры кластеров с неправильными размерами в скфуззи C означают кластеризацию

0 голосов
/ 27 апреля 2018

Здравствуйте, я написал ниже простой код для изучения кластеризации Fuzzy Cmean 

import pandas as pd
import numpy as np
from os import listdir
from sklearn.model_selection import train_test_split
from skfuzzy.cluster import cmeans, cmeans_predict
from sklearn.metrics import classification_report,confusion_matrix

def find_csv_filenames( path_to_dir, suffix=".csv" ):
    filenames = listdir(path_to_dir)
    return [ path_to_dir+filename for filename in filenames if filename.endswith( suffix ) ]

listFiles = find_csv_filenames('<Path to folder with csv files>')
for files in listFiles:
    df = pd.read_csv(files)
    df.loc[df['bug']>1,'bug']=1
    df2 =df.iloc[:,3:]
    #Above are some pre processing steps
    #Below splitting data for test and train
    X_train, X_test = train_test_split(df2, test_size=0.30)
    #dropping bug column for unsupervised learning
    X_train2 = X_train.drop('bug',axis=1) 
    X_test2  = X_test.drop('bug',axis=1) 
    print (X_train2.shape)
    #Shape is 163,20 for 163 training data with 20 features
    cntr, u, u0, d, jm, p, fpc = cmeans(X_train2,2,2,0.25,500,init=None, seed=None)
    print(cntr.shape)
    #above shape is coming 2,163

Центр, исходящий из вышеприведенного алгоритма cmeam, имеет размер (2,163) , но, поскольку в моих тренировочных данных есть только 20 признаков, следовательно, форма cntr должна была быть ( 2,20) . Невозможно понять, где я не прав

1 Ответ

0 голосов
/ 27 апреля 2018

Из документации skfuzzy:

данные: массив 2d, размер (S, N)

Данные для кластеризации. N - количество наборов данных; S - количество объектов в каждом образце вектора.

Так что вам нужно транспонировать вход, не проверенный, но: 

cmeans(X_train2.T, ...)

Должно работать.

...