Измените ваши данные, используя array.reshape (-1, 1), если ваши данные имеют одну функцию - PullRequest
Новая
       16

Измените ваши данные, используя array.reshape (-1, 1), если ваши данные имеют одну функцию

0 голосов
/ 14 мая 2019

Как я могу использовать metrics.silouhette_score в наборе данных, который содержит 1300 изображений, у которых есть свои векторы функций ResNet50 (каждый длиной 2048) и метка дискретного класса от 1 до 9? 

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.metrics import pairwise_distances
from sklearn import cluster, datasets, preprocessing, metrics
from sklearn.cluster import KMeans
df = pd.read_csv("master.csv")
labels = list(df['Q3 Theme1'])
labels_reshaped = np.ndarray(labels).reshape(-1,1)
X = open('entire_dataset__resnet50_feature_vectors.txt')
X_Data = X.read()
print('Silhouette Score:', metrics.silhouette_score(X_Data, labels_reshaped,
                                                    metric='cosine'))

Я получаю эту ошибку: 

Traceback (most recent call last):
  File "/dataset/silouhette_score.py", line 8, in <module>
    labels_reshaped = np.ndarray(labels).reshape(-1,1)
ValueError: sequence too large; cannot be greater than 32

Process finished with exit code 1

Для этого другого кода: 

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.metrics import pairwise_distances
from sklearn import cluster, datasets, preprocessing, metrics
from sklearn.cluster import KMeans
df = pd.read_csv("master.csv")
labels = list(df['Q3 Theme1'])
labels_reshaped = np.ndarray(labels).reshape(1,-1)
X = open('entire_dataset__resnet50_feature_vectors.txt')
X_Data = X.read()
print('Silhouette Score:', metrics.silhouette_score(X_Data, labels_reshaped,
                                                    metric='cosine'))

Я получаю эту ошибку: 

Traceback (most recent call last):
  File "/dataset/silouhette_score.py", line 8, in <module>
    labels_reshaped = np.ndarray(labels).reshape(1,-1)
ValueError: sequence too large; cannot be greater than 32

Process finished with exit code 1

Если я запускаю этот другой код: 

import pandas as pd
from sklearn import metrics
df = pd.read_csv("master.csv")
labels = list(df['Q3 Theme1'])
X = open('entire_dataset__resnet50_feature_vectors.txt')
X_Data = X.read()
print('Silhouette Score:', metrics.silhouette_score(X_Data, labels,
                                                    metric='cosine'))

Я получаю это в качестве вывода: https://pastebin.com/raw/hk2axdWL

Как я могу исправить этот код, чтобы я мог напечатать единичную партитуру? 

Reshape your data either using array.reshape(-1, 1) if your data has a single feature or array.reshape(1, -1) if it contains a single sample.

Process finished with exit code 1

Я вставил сюда одну строку моего векторного файла объектов (файл .txt): https://pastebin.com/raw/hk2axdWL (состоит из 2048 чисел, разделенных пробелом)

1 Ответ

0 голосов
/ 14 мая 2019

Я в конце концов смог понять это.Мне нужно было создать вектор объектов в том же точном формате, в котором их требовал sklearn: 

import pandas as pd
from sklearn import metrics


df = pd.read_csv("master.csv")
labels = list(df['Q3 Theme1'])
X = open('entire_dataset__resnet50_feature_vectors.txt')
#X_Data = X.read()

fv = []
for line in X:
    line = line.strip("\n")
    tmp_arr = line.split(' ')
    print(tmp_arr)
    fv.append(tmp_arr)

print(fv)
print('Silhouette Score:', metrics.silhouette_score(fv, labels,
                                                    metric='cosine'))
...