AffinityPropagation聚类的输入格式

Question

我使用的是使用预先计算的亲和矩阵的scipy.cluster.hierarchy.linkage方法：

下面是生成上三角矩阵的代码：

distances = np.zeros((len(reprs), len(reprs))) * -1
for i, j in it.combinations(range(len(reprs)), 2):
    distances[i][j] = (reprs[i] - reprs[j])**2

我也可以简明扼要地表示：

distances = distances[np.triu_indices(len(reprs), 1)]

现在我想尝试一下sklearn.cluster.AffinityPropagation，但是我不知道如何发送关联矩阵：

def affinity_cluster(distances):
    ap = sklearn.cluster.AffinityPropagation(preference="precomputed")
    d = ap.fit_predict(???)

来自于文档

fit(X)从负欧氏距离创建亲和矩阵，然后应用亲和传播聚类。参数: X:数组n_samples，n_features或n_samples，n_samples :数据矩阵，如果预先计算出亲和力，则表示相似/相似矩阵。 fit_predict(X，y=None)对X执行聚类并返回集群标签。参数: ndarray，shape (n_samples，n_features)输入数据。返回:y: ndarray，shape (n_samples，)集群标签

所以，他们期待两个元素的元组，但是我有一个M*N矩阵或者M*N/2元素的向量。

那么，我如何使用关联矩阵的sklearn.cluster.AffinityPropogation呢？

Answer 1

你需要传递一个正方形对称矩阵。array [n_samples, n_samples]应读为array of shape (n_samples, n_samples)。我会马上修好文件的。