python – 使用相似性函数来聚类scikit-learn

内容导读

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内容图文

我使用函数来计算一对文档之间的相似性,并且想要使用这种相似性度量来执行聚类.
代码到目前为止

Sim=np.zeros((n, n)) # create a numpy arrary  
i=0  
j=0       
for i in range(0,n):      
   for j in range(i,n):  
    if i==j:  
        Sim[i][j]=1
     else:    
         Sim[i][j]=simfunction(list_doc[i],list_doc[j]) # calculate similarity between documents i and j using simfunction
Sim=Sim+ Sim.T - np.diag(Sim.diagonal()) # complete the symmetric matrix

AggClusterDistObj=AgglomerativeClustering(n_clusters=num_cluster,linkage='average',affinity="precomputed") 
Res_Labels=AggClusterDistObj.fit_predict(Sim)

我担心的是,我在这里使用了相似度函数,我认为根据文档它应该是一个不相似矩阵,我怎样才能将它改为不相似矩阵.
还有什么是更有效的方法来做到这一点.

解决方法:

>请正确格式化代码,因为缩进在Python中很重要.
>如果可能,请保持代码完整(您将导入numpy省略为np).
>由于范围始终从零开始,因此可以省略它并写入范围(n).
> numpy中的索引像[i,j,k,…]一样工作.
因此,您实际上想要编写Sim [i,j],而不是Sim [i] [j],因为否则您会执行两个操作：首先获取整个行切片然后索引列.另一种方法是将上三角形的元素复制到下三角形

Sim = np.identity(n) # diagonal with ones (100 percent similarity)

for i in range(n):      
    for j in range(i+1, n):    # +1 skips the diagonal 
        Sim[i, j]= simfunction(list_doc[i], list_doc[j])

# Expand the matrix (copy triangle)
tril = np.tril_indices_from(Sim, -1) # take lower & upper triangle's indices
triu = np.triu_indices_from(Sim, 1)  # (without diagonal)
Sim[tril] = Sim[triu]

>假设你真的在范围(0,1)内有相似性将你的相似性矩阵转换成距离矩阵,你可以随便做

dm = 1 – Sim

这个操作将被numpy矢量化

内容总结

以上是互联网集市为您收集整理的python – 使用相似性函数来聚类scikit-learn全部内容，希望文章能够帮你解决python – 使用相似性函数来聚类scikit-learn所遇到的程序开发问题。 如果觉得互联网集市技术教程内容还不错，欢迎将互联网集市网站推荐给程序员好友。

内容备注

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