SpectralClustering () на вложенных кругах возвращает несовпадающие метки - PullRequest
0 голосов
/ 31 октября 2019

После реализации алгоритма спектральной кластеризации из sklearn прогнозируемые метки не совпадают.

Я создал набор данных из 100 наблюдений, который включает точки на окружностях с радиусами 1 и 2,5, по 50 точек каждая. Когда мы наносим данные на график, они выглядят как вложенные круги.

clustering=SpectralClustering(n_clusters=2,eigen_solver='arpack',affinity="nearest_neighbors",random_state=1).fit(data)
data['labels']=clustering.labels_

plt.scatter(data['x'],data['y'],c=data['labels'])

enter image description here enter image description here

Точки на кругах должны иметь четкиекластерные метки. Помогите мне получить правильные ярлыки.

1 Ответ

0 голосов
/ 11 ноября 2019

Итерируя параметр n_neighbors в SpectralClustering (), я смог получить желаемый результат.

Добро пожаловать на сайт PullRequest, где вы можете задавать вопросы и получать ответы от других членов сообщества.
...