ClusterMixin

class sklearn.base.ClusterMixin

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

• Setzt den Estimator-Typ über das Tag estimator_type auf "clusterer";

• Die Methode fit_predict gibt die Cluster-Labels zurück, die jedem Sample zugeordnet sind.

Beispiele

>>> import numpy as np
>>> from sklearn.base import BaseEstimator, ClusterMixin
>>> class MyClusterer(ClusterMixin, BaseEstimator):
...     def fit(self, X, y=None):
...         self.labels_ = np.ones(shape=(len(X),), dtype=np.int64)
...         return self
>>> X = [[1, 2], [2, 3], [3, 4]]
>>> MyClusterer().fit_predict(X)
array([1, 1, 1])

fit_predict(X, y=None, **kwargs)

Führt Clustering auf X durch und gibt Cluster-Labels zurück.

Parameter:

Xarray-like der Form (n_samples, n_features)

Eingabedaten.

yIgnoriert

Wird nicht verwendet, ist aber aus Gründen der API-Konsistenz per Konvention vorhanden.

**kwargsdict

Argumente, die an fit übergeben werden sollen.

Hinzugefügt in Version 1.4.

Gibt zurück:

labelsndarray der Form (n_samples,), dtype=np.int64

Clusterbeschriftungen.