scikit-learn 집계 클러스터링 및 연결

Question

scikit-learn에서 AgglomerativeClustering을 사용하여 장소의 클러스터 지점을 사용하려고합니다. 점은 _XY에 저장된 좌표 (X, Y)로 정의됩니다.

클러스터는 C = kneighbors_graph(_XY, n_neighbors = 20)에 의해 정의 된 연결 매트릭스를 통해 몇 개의 이웃으로 제한됩니다.

일부 클러스터는 이웃 클러스터라고해도 클러스터의 일부가 아니기 때문에 연결 매트릭스를 수정하여이 지점 사이에 0을 넣습니다.

알고리즘은 끝에서 원활하게 실행 만이 일부 클러스터, 즉 함께하지 않아야 포인트, 나는 아이들에서 _C = 0

을 부과하는 몇 몇을 포함, 나는 문제가 발생하는 것을 볼 수있다 _C [i, k] = 0이더라도 두 점 (i, j)의 클러스터가 이미 형성되고 k가 (i, j) 조인 할 때.

그래서 일부 클러스터의 크기가 2보다 큰 경우 연결 제한이 전파되는 것을 궁금해했습니다. _C는이 경우 정의되지 않았습니다.

감사합니다.

Answer 1

그렇다면 현재 진행중인 문제는 하나의 클러스터에 갖고 싶지 않은 활성 지점의 연결 끊김에도 불구하고이 지점은 여전히 ​​동일한 연결된 구성 요소의 일부이며 해당 데이터와 관련된 데이터는 여전히 특정 레벨에서 동일한 클러스터에 연결되어야합니다.

일반적으로 AgglomerativeClustering은 다음과 같이 작동합니다. 처음에는 모든 데이터 요소가 별도의 클러스터입니다. 그런 다음 반복 할 때마다 인접한 두 개의 클러스터가 병합되므로 원본 데이터와 L2 거리의 클러스터 평균을 비교하면 원본 데이터와의 불일치가 전반적으로 증가합니다.

따라서 두 노드 간의 직접 연결을 끊어도 중간 노드가 한 단계 높은 클러스터링을 수행 할 수 있습니다.