BiclusterMixin

class sklearn.base.BiclusterMixin

Mixin-Klasse für alle Bicluster-Schätzer in scikit-learn.

Dieser Mixin definiert die folgende Funktionalität

• Eigenschaft biclusters_, die die Zeilen- und Spaltenindikatoren zurückgibt;

• Methode get_indices, die die Zeilen- und Spaltenindizes eines Biclusters zurückgibt;

• Methode get_shape, die die Form eines Biclusters zurückgibt;

• Methode get_submatrix, die die Untermatrix zurückgibt, die einem Bicluster entspricht.

Beispiele

>>> import numpy as np
>>> from sklearn.base import BaseEstimator, BiclusterMixin
>>> class DummyBiClustering(BiclusterMixin, BaseEstimator):
...     def fit(self, X, y=None):
...         self.rows_ = np.ones(shape=(1, X.shape[0]), dtype=bool)
...         self.columns_ = np.ones(shape=(1, X.shape[1]), dtype=bool)
...         return self
>>> X = np.array([[1, 1], [2, 1], [1, 0],
...               [4, 7], [3, 5], [3, 6]])
>>> bicluster = DummyBiClustering().fit(X)
>>> hasattr(bicluster, "biclusters_")
True
>>> bicluster.get_indices(0)
(array([0, 1, 2, 3, 4, 5]), array([0, 1]))

get_indices(i)

Zeilen- und Spaltenindizes des i-ten Biclusters.

Funktioniert nur, wenn die Attribute rows_ und columns_ vorhanden sind.

Parameter:

iint

Der Index des Clusters.

Gibt zurück:

row_indndarray, dtype=np.intp

Indizes der Zeilen im Datensatz, die zum Bicluster gehören.

col_indndarray, dtype=np.intp

Indizes der Spalten im Datensatz, die zum Bicluster gehören.

get_shape(i)

Form des i-ten Biclusters.

Parameter:

iint

Der Index des Clusters.

Gibt zurück:

n_rowsint

Anzahl der Zeilen im Bicluster.

n_colsint

Anzahl der Spalten im Bicluster.

get_submatrix(i, data)

Gibt die Untermatrix zurück, die dem Bicluster i entspricht.

Parameter:

iint

Der Index des Clusters.

dataarray-like of shape (n_samples, n_features)

Die Daten.

Gibt zurück:

submatrixndarray of shape (n_rows, n_cols)

Die Untermatrix, die dem Bicluster i entspricht.

Anmerkungen

Funktioniert mit dünnbesetzten Matrizen. Funktioniert nur, wenn die Attribute rows_ und columns_ vorhanden sind.