在 python 中获取 sklearn 中的簇大小

Question

我正在使用 sklearn DBSCAN 对我的数据进行如下聚类。

#Apply DBSCAN (sims == my data as list of lists)
db1 = DBSCAN(min_samples=1, metric='precomputed').fit(sims)

db1_labels = db1.labels_
db1n_clusters_ = len(set(db1_labels)) - (1 if -1 in db1_labels else 0)
#Returns the number of clusters (E.g., 10 clusters)
print('Estimated number of clusters: %d' % db1n_clusters_)

现在我想根据大小（每个集群中的数据点数）对前 3 个集群进行排序。请让我知道如何在 sklearn 中获取簇大小？

Answer 1

你可以 Bincount Function in Numpy to get the frequencies of labels. For example, we will use the example for DBSCAN 使用 scikit-learn：

#Store the labels
labels = db.labels_

#Then get the frequency count of the non-negative labels
counts = np.bincount(labels[labels>=0])

print counts
#Output : [243 244 245]

然后使用 argsort in numpy 获得前 3 个值。在我们的示例中，由于只有 3 个集群，我将提取前 2 个值：

top_labels = np.argsort(-counts)[:2]

print top_labels
#Output : [2 1]

#To get their respective frequencies
print counts[top_labels]

Answer 2

另一种选择是使用 numpy.unique:

db1_labels = db1.labels_
labels, counts = np.unique(db1_labels[db1_labels>=0], return_counts=True)
print labels[np.argsort(-counts)[:3]]

在 python 中获取 sklearn 中的簇大小

Get the cluster size in sklearn in python

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