我在使用sklearn的affinitypropagation時看到了一些奇怪的東西。我有乙個4 x 4的數字-這基本上是親和力得分。sim[i，j]的親和力得分為[i，j]。現在，當我輸入affinitypropaction函式時，我總共得到4個標籤。在
下面是乙個矩陣較小的類似示例：in [215]: x = np.array([[1, 0.2, 0.4, 0], [0.2, 1, 0.8, 0.3], [0.4, 0.8, 1, 0.7], [0, 0.3, 0.7, 1]]
in [216]: x
out[216]:
array([[ 1. , 0.2, 0.4, 0. ],
[ 0.2, 1. , 0.8, 0.3],
[ 0.4, 0.8, 1. , 0.7],
[ 0. , 0.3, 0.7, 1. ]])
in [217]: clusterer = cluster.affinitypropagation(affinity='precomputed')
in [218]: f = clusterer.fit(x)
in [219]: f.labels_
out[219]: array([0, 1, 1, 1])
這表明(根據kevin的說法)，第乙個樣本(第0個索引行)本身就是乙個簇(cluster#0)，其餘樣本則在另乙個簇(cluster#1)中。但是，我仍然不理解這個輸出。這是什麼樣的樣品？成員是什麼？我想讓一組對(i，j)分配給乙個集群，另一組對分配給另乙個集群，依此類推。在
它看起來像4個樣本x 4個特徵矩陣，我不想要。這就是問題所在嗎？如果是這樣的話，如何將其轉換為乙個漂亮的4樣本x 4樣本親和力矩陣？在
謝謝！在
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