스펙트럼 클러스터링을 적용한 후 정렬 된 선호도 행렬을 인쇄하는 방법은 무엇입니까?

Question

스펙트럼 클러스터링을 사용한 후 어떻게 새 정렬 된 매트릭스 (선호도 행렬)를 볼 수 있습니까? 어떻게 인쇄합니까?

Answer 1

은 스펙트럼 클러스터링 사용한 후 친 화성 기질 접근하기 쉽다. 홍채 데이터를 사용하여

예 :

from sklearn.datasets import load_iris 
from sklearn.cluster import SpectralClustering 

#load data 
data = load_iris() 
x = data.data 
y = data.target 

#define model and fit data 
model = SpectralClustering(n_clusters = 4, random_state = 0) 
model.fit(x,y) 

#get the Affinity matrix used for clustering 
print(model.affinity_matrix_) 
print(model.affinity_matrix_.shape) 

#get the Labels of each point 
print(model.labels_) 

결과

#Affinity matrix 

[[ 1.00000000e+00 7.48263568e-01 7.71051586e-01 ..., 2.30082059e-09 
    4.03840951e-10 3.59908895e-08] 
[ 7.48263568e-01 1.00000000e+00 9.13931185e-01 ..., 1.62136087e-09 
    2.15082380e-10 3.22418674e-08] 
[ 7.71051586e-01 9.13931185e-01 1.00000000e+00 ..., 3.65410404e-10 
    6.16221335e-11 9.42405852e-09] 
..., 
[ 2.30082059e-09 1.62136087e-09 3.65410404e-10 ..., 1.00000000e+00 
    6.83861409e-01 6.63650250e-01] 
[ 4.03840951e-10 2.15082380e-10 6.16221335e-11 ..., 6.83861409e-01 
    1.00000000e+00 5.54327285e-01] 
[ 3.59908895e-08 3.22418674e-08 9.42405852e-09 ..., 6.63650250e-01 
    5.54327285e-01 1.00000000e+00]] 


(150, 150) 

#Labels 

[2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 
2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 1 1 1 3 1 3 1 3 1 3 3 3 3 1 3 1 3 3 1 3 1 3 1 1 
1 1 1 1 1 3 3 3 3 1 3 1 1 3 3 3 3 1 3 3 3 3 3 3 3 3 0 1 0 1 0 0 3 0 0 0 1 
1 0 1 1 1 1 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 1 1 0 0 0 1 1 1 0 1 1 1 0 0 1 1 0 0 1 1 1 
1 1]