Спектральная кластеризация Sklearn на многомерных данных дает предупреждающие сообщения - PullRequest
0 голосов
/ 21 июня 2020

Я работаю над классификационным проектом, и есть этап изучения спектральной кластеризации с использованием научного набора. Я сослался на документ, и мой код приведен ниже:

clustering = SpectralClustering(
        n_clusters=clusters, assign_labels="discretize", random_state=0).fit(X)

Однако при запуске кода выдает следующие предупреждения:

/opt/anaconda3/lib/python3.7/site-packages/sklearn/manifold/_spectral_embedding.py:236: UserWarning: Graph is not fully connected, spectral embedding may not work as expected. warnings.warn("Graph is not fully connected, spectral embedding"

Я не уверен в основной причине этого. Есть у кого-нибудь идеи?

Я проверил свои данные, но нет ни нан, ни бесконечности. Мои данные имеют форму около (302, 5290) и выглядят так:

[ 0.15055  0.11407  0.18335 ...  0.713    0.5      1.     ]
 [ 0.27871  0.4516   0.27369 ...  0.713    1.       4.     ]
 ...
 [ 0.30854  0.18191  0.34582 ...  0.6875   1.       6.     ]
 [-0.11447 -0.22041  0.22015 ...  0.8074   1.       5.     ]
 [ 0.31118  0.44113  0.31722 ...  0.61948  0.5      5.     ]]
Добро пожаловать на сайт PullRequest, где вы можете задавать вопросы и получать ответы от других членов сообщества.
...