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python - 在python中查找哪些点属于DBSCAN中的集群

问题描述

大家好，我已经在一组点（4953 点）上安装了 DBSCAN 模型。现在我需要找到属于不同集群的点，即所有输入值属于哪个集群。我总共有 10 个集群。我怎样才能找到这个？

db = DBSCAN(eps=0.0003,min_samples=20,n_jobs=-1).fit(X_scaled)
y_pred = db.fit_predict(X_scaled)
pred_labels = db.labels_
print(len(pred_labels))
n_clusters_ = len(set(pred_labels))- (1 if -1 in pred_labels else 0)
print(n_clusters_)
plt.scatter(list(range(len(df_median2))),X_scaled[:,0],c=y_pred, cmap='Paired')
plt.ylim(0.1,0.4)

以上是代码。

标签： pythonmachine-learningunsupervised-learningdbscan

解决方案

您有X_scaled输入值数组（可能还有X缩放前的原始值数组）和pred_labels集群标签数组。的值n_clusters_将比len(set(pred_labels))某些样本未分配到集群并被归类为噪声的值高一。但是这两个数组具有相同数量的相同顺序的元素，因此您可以在数组中查找pred_labels数组中每个元素的值X_scaled，例如，pred_labels[0]将返回第一个样本的簇标签。如果您-1在任何标签中看到，那些不是集群标签，而只是表示未分配给任何集群的噪声样本的一种方式。

您还可以连接两个数组，以便将簇标签与原始样本并排保存：

import numpy as np
samples_w_lbls = np.concatenate((X_scaled,pred_labels[:,np.newaxis]),axis=1)

然后，您可以将该组合数组过滤为具有特定集群标签值的行：

#Get rows with cluster label value of 5:
filter = np.asarray([5])
samples_w_lbls[np.in1d(samples_w_lbls[:,-1], filter)]

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