如何对具有三个不同 类 的 3 个圆数据集执行谱聚类
How to perform Spectral Clustering on 3 circles dataset with three different classes
我想对我使用 make circles 生成的 3 circles 数据集执行谱聚类，如图所示。三个圆圈都不同类.
from sklearn.datasets import make_circles
import seaborn as sns
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.cluster import SpectralClustering
import matplotlib.pyplot as plt
import pylab as pl
import networkx as nx
X_small, y_small = make_circles(n_samples=(100,200), random_state=3,
noise=0.07, factor = 0.7)
X_large, y_large = make_circles(n_samples=(100,200), random_state=3,
noise=0.07, factor = 0.4)
y_large[y_large==1] = 2
df = pd.DataFrame(np.vstack([X_small,X_large]),columns=['x1','x2'])
df['label'] = np.hstack([y_small,y_large])
df.label.value_counts()
sns.scatterplot(data=df,x='x1',y='x2',hue='label',style='label',palette="bright")
由于我无法将此问题标记为重复（similar question 没有可接受的答案），这里是使用您的代码在 3 个圆上进行光谱聚类的工作示例：
X_small, y_small = make_circles(n_samples=(1000,2000), random_state=3,
noise=0.07, factor = 0.1)
X_large, y_large = make_circles(n_samples=(1000,2000), random_state=3,
noise=0.07, factor = 0.6)
y_large[y_large==1] = 2
df = pd.DataFrame(np.vstack([X_small,X_large]),columns=['x1','x2'])
df['label'] = np.hstack([y_small,y_large])
df.label.value_counts()
sns.scatterplot(data=df,x='x1',y='x2',hue='label',style='label',palette="bright")
然后将稍微修改过的 3 个圆数据集（添加样本并展开圆）调整为此 SO answer 的代码：
x1 = np.expand_dims(df['x1'].values,axis=1)
x2 = np.expand_dims(df['x2'].values,axis=1)
X = np.concatenate((x1,x2),axis=1)
y = df['label'].values
from sklearn.cluster import SpectralClustering
clustering = SpectralClustering(n_clusters=3, gamma=1000).fit(X)
colors = ['r','g','b']
colors = np.array([colors[label] for label in clustering.labels_])
plt.scatter(X[y==0, 0], X[y==0, 1], c=colors[y==0], marker='X')
plt.scatter(X[y==1, 0], X[y==1, 1], c=colors[y==1], marker='o')
plt.scatter(X[y==2, 0], X[y==2, 1], c=colors[y==2], marker='*')
plt.show()
np.expand_dims(...,axis=1) 是创建维度的必要条件，沿着该维度将特征与 np.concatenate() 连接起来（我们最初有 1D 向量，我们不想沿着现有的初始维度连接，即样本索引维度）。每条 plt.scatter() 线使用关联的 marker 绘制单个真实数据 class 的点（因此 y==y_true 索引选择），颜色指示 class 提供通过聚类。
结果数据集：
生成的集群：
编辑：使用不同的标记来识别真实的classes（颜色已经表明聚类classes），正如OP在注释。不幸的是，我们不能使用标记数组（至于颜色）在单行代码中生成绘图，这是因为 marker 不接受列表作为输入（已讨论 ）。
Edit2: 增加了使用 np.expand_dims(...,axis=1) 的动机和对 plt.scatter() 行的一些解释，正如 OP 在评论中所要求的那样。
我想对我使用 make circles 生成的 3 circles 数据集执行谱聚类，如图所示。三个圆圈都不同类.
from sklearn.datasets import make_circles
import seaborn as sns
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.cluster import SpectralClustering
import matplotlib.pyplot as plt
import pylab as pl
import networkx as nx
X_small, y_small = make_circles(n_samples=(100,200), random_state=3,
noise=0.07, factor = 0.7)
X_large, y_large = make_circles(n_samples=(100,200), random_state=3,
noise=0.07, factor = 0.4)
y_large[y_large==1] = 2
df = pd.DataFrame(np.vstack([X_small,X_large]),columns=['x1','x2'])
df['label'] = np.hstack([y_small,y_large])
df.label.value_counts()
sns.scatterplot(data=df,x='x1',y='x2',hue='label',style='label',palette="bright")
由于我无法将此问题标记为重复（similar question 没有可接受的答案），这里是使用您的代码在 3 个圆上进行光谱聚类的工作示例：
X_small, y_small = make_circles(n_samples=(1000,2000), random_state=3,
noise=0.07, factor = 0.1)
X_large, y_large = make_circles(n_samples=(1000,2000), random_state=3,
noise=0.07, factor = 0.6)
y_large[y_large==1] = 2
df = pd.DataFrame(np.vstack([X_small,X_large]),columns=['x1','x2'])
df['label'] = np.hstack([y_small,y_large])
df.label.value_counts()
sns.scatterplot(data=df,x='x1',y='x2',hue='label',style='label',palette="bright")
然后将稍微修改过的 3 个圆数据集（添加样本并展开圆）调整为此 SO answer 的代码：
x1 = np.expand_dims(df['x1'].values,axis=1)
x2 = np.expand_dims(df['x2'].values,axis=1)
X = np.concatenate((x1,x2),axis=1)
y = df['label'].values
from sklearn.cluster import SpectralClustering
clustering = SpectralClustering(n_clusters=3, gamma=1000).fit(X)
colors = ['r','g','b']
colors = np.array([colors[label] for label in clustering.labels_])
plt.scatter(X[y==0, 0], X[y==0, 1], c=colors[y==0], marker='X')
plt.scatter(X[y==1, 0], X[y==1, 1], c=colors[y==1], marker='o')
plt.scatter(X[y==2, 0], X[y==2, 1], c=colors[y==2], marker='*')
plt.show()
np.expand_dims(...,axis=1) 是创建维度的必要条件，沿着该维度将特征与 np.concatenate() 连接起来（我们最初有 1D 向量，我们不想沿着现有的初始维度连接，即样本索引维度）。每条 plt.scatter() 线使用关联的 marker 绘制单个真实数据 class 的点（因此 y==y_true 索引选择），颜色指示 class 提供通过聚类。
结果数据集：
生成的集群：
编辑：使用不同的标记来识别真实的classes（颜色已经表明聚类classes），正如OP在注释。不幸的是，我们不能使用标记数组（至于颜色）在单行代码中生成绘图，这是因为 marker 不接受列表作为输入（已讨论
Edit2: 增加了使用 np.expand_dims(...,axis=1) 的动机和对 plt.scatter() 行的一些解释，正如 OP 在评论中所要求的那样。