3-4 구성된 클러스터링 사용자 정의 데이터를 시프트 알고리즘을 의미 I는 오브젝트 이름, x_coordinate, y_coordinate과 대응하는 온도로 구성 데이터를 클러스터링 싶지

Question

기능. 위치 및 인접한 온도에 따라 인근 대상을 클러스터링하기위한 평균 제곱 클러스터링 알고리즘을 시도, 즉 고온 및 저온 영역을 식별합니다. 다음은 코드 및 작은 샘플 데이터입니다. 하지만 기본적으로 단일 클러스터 만 제공하지만 그래프를 표시 할 수는 없습니다. 나는 다음과 같은 코드에서 잘못 될 일을 알고 싶습니다 :

import numpy as np 
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D 
import pandas as pd 
from sklearn.decomposition import PCA  
from sklearn.cluster import MeanShift, estimate_bandwidth 
import matplotlib.pyplot as plt 
from itertools import cycle 

data = pd.read_csv("data.csv") 

centers = [[1, 1, 1], [0,0,0], [0,0,0]] 
X= data._get_numeric_data() 
bandwidth = estimate_bandwidth() 

ms = MeanShift() 
ms.fit(X) 
labels = ms.labels_ 
cluster_centers = ms.cluster_centers_ 

print labels 
print cluster_centers 

fig = plt.figure() 
ax = plt.axes(projection='3d') 
x = data['x_cordinate'] 
y=data['y_cordinate'] 
z=data['tpa'] 
c=labels 
ax.scatter(x,y,z, c=c) 
plt.show() 

Data.csv :

이름, x_cordinate, y_cordinate, 온도
Ctrs3,518920068590000.3998434286
Ctrs4,5173360을, 6812800,0.4779542857
Ctrs5,566044068128000.7044195918
Cstrs3,193540059297200
Cstrs4,1953880,5929720,0
Cstrs5,491320,2689120,0 012 인수 (데이터)가 필요 estimate_bandwidth 3, Cltrs3,3436240,5884840,0.3998434286
Cltrs4,3296320,5884840,0.4779542857
Cltrs5,542680057251200.7044195918

Answer 1

. 이 코드가 실행됩니까?

어쨌든 ... 나에게 이런 일이 발생하면 012.에 대한 quantile 매개 변수 중 더 작은 값을 기본값 0.3보다 작게 지정하고 해당 대역폭 추정치를 MeanShift 생성자에 전달합니다.

당신은 또한 좋은 대역폭에게-선험적으로 알 수 있으며, 당신이 경우에 가장 좋은 것을 사용하고 있습니다.