Вычисление вероятности класса из меток кластера в иерархической кластеризации? - PullRequest
Новая
       27

Вычисление вероятности класса из меток кластера в иерархической кластеризации?

0 голосов
/ 04 января 2019

У меня есть датафрейм с двумя классами «да» и «нет». используя скучную иерархию я нашел 2 кластера. вот мой код 

from scipy.cluster.hierarchy import linkage, dendrogram
from scipy.spatial.distance import pdist
from scipy.cluster.hierarchy import fcluster
Mdist_matrix = pdist(x_Minmax, metric= 'cityblock')
MSlink = linkage (Mdist_matrix , method = 'single' , metric = 'cityblock')
crsm = fcluster(MClink, k , criterion='maxclust')
arr = np.unique(crsm, return_counts = True)
# print(arr)
dfcluster= dfcluster.copy()
dfcluster['Clabels'] = pd.Series(crsm, index=dfcluster.index)
No = dfcluster[df['status'] == 0]['Clabels'].value_counts()
print("CNO\n",No)
Yes= dfcluster[df['status'] == 1]['Clabels'].value_counts()
print("Cyes\n",Yes)

Вывод выглядит так

Я хотел вычислить энтропию каждого кластера и чистоту кластера. Как я могу вычислить вероятность «да» и «нет» в каждом из кластеров? Я пытался сделать это таким образом Самый быстрый способ вычисления энтропии в питоне , но мне это не понятно.

1 Ответ

0 голосов
/ 07 января 2019

отвечаю за чистоту. Ваша матрица непредвиденных обстоятельств (см. это , если вы не знакомы с ней) следующая: 

      |   1  |   2 |
------|------|-----|
 CNO  | 7244 | 544 |
------|------|-----|
 CYES | 2136 |  76 |
-------------------+

Затем существует формула для вычисления чистоты из матрицы непредвиденных обстоятельств: 

purity_score = np.sum(np.amax(contingency_matrix, axis=0)) / np.sum(contingency_matrix)
...