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- linux - Unix 显示有关匹配两种模式之一的文件的信息
- 正则表达式替换多个文件
- linux - 隐藏来自 xtrace 的命令
我想我已经知道我的答案了,但那里有很多比我更聪明、更有经验的人,所以我想问一下。
我遇到了 MemoryError
当试图适应我的 hash_matrix
( <class 'scipy.sparse.csr.csr_matrix'>
) 到 AffinityPropagation
.它仅在 10,000 个样本上失败,这在我的实际数据集范围内相对较小。
我的问题:我喜欢从 AffinityPropagation
中看到的结果在较小的数据集上,但除非我能够将它应用于我的较大数据集,否则它毫无用处。
我的问题:尝试将 AffinityPropagation 应用于数十万个项目不太可能发生在标准笔记本电脑上吗?
我学到了什么:
AffinityPropagation
does not support partial_fit
和增量学习。AffinityPropagation
的主要缺点Affinity Propagation [is] most appropriate for small to medium sized datasets.
抛出的错误:
Traceback (most recent call last):
File "C:/Users/my.name/Documents/my files/Programs/clustering_test/SOexample.py", line 68, in <module>
aff.fit(hash_matrix)
File "C:\Python34\lib\site-packages\sklearn\cluster\affinity_propagation_.py", line 301, in fit
copy=self.copy, verbose=self.verbose, return_n_iter=True)
File "C:\Python34\lib\site-packages\sklearn\cluster\affinity_propagation_.py", line 105, in affinity_propagation
S += ((np.finfo(np.double).eps * S + np.finfo(np.double).tiny * 100) *
MemoryError
完整的工作代码示例:
import pandas as pd
import numpy as np
from nltk.stem import PorterStemmer
from sklearn.feature_extraction.text import HashingVectorizer
from sklearn import cluster
data = ['10 news headlines', '3 current events in the news today',
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'www.todays news headlines.com', 'www.todays news.com',
'www.world latest news']
#data = pd.read_csv('myfile.csv')['SomeColumn'].drop_duplicates().reset_index(drop=True).to_frame()[:10000]
#data.columns = ['Keyword']
#data = data['Keyword'].tolist()
stemmer = PorterStemmer()
stemmed_data = [stemmer.stem_word(word) for word in data]
hasher = HashingVectorizer(stop_words='english', ngram_range=(1,2), analyzer='word')
hash_matrix = hasher.transform(stemmed_data)
aff = cluster.AffinityPropagation()
aff.fit(hash_matrix)
df = pd.DataFrame({'Keyword': data, 'Cluster': aff.labels_.tolist()})
grouped = df.groupby('Cluster').apply(lambda frame: frame['Keyword']).reset_index(1, drop=True).to_frame('Keyword')
最佳答案
亲和传播需要二次内存来存储完整的距离矩阵。
因此,如果您有 10000 个样本和 double ,则您需要大约 800,000,000 个字节。如果在某个时候需要制作此矩阵的副本,您很容易需要 1.6 GB RAM(不包括您的输入数据和任何开销)。
如果您想达到“数十万”,至少要再增加 100 倍,即 80 到 160 GB RAM。
关于python - Sklearn AffinityPropagation 内存错误,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/35901718/
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