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我有一个数据集,它由多个数据子集组成。如果我绘制 Y 与 X,我得到的重叠椭圆很少,我想将它们聚类*。
我尝试使用 sklearn
的 mixture
,Bayesian Gaussian Mixture Model
给出了最好的结果,但是,它无法识别重叠数据:
import itertools
import numpy as np
import pylab as plt
from sklearn import mixture
from matplotlib.patches import Ellipse
field_File_1 = './dummy_distrib_3.txt'
'''
link to data:
https://www.dropbox.com/s/jd3wx1ee8r1mj8p/dummy_distrib_3.txt?dl=0
'''
my_dis_1 = np.loadtxt(field_File_1)
X = my_dis_1[:50000,:2]
BaGaMiMo = mixture.BayesianGaussianMixture(n_components=2, covariance_type='full',
weight_concentration_prior_type='dirichlet_distribution').fit(X)
X1 = X[BaGaMiMo.predict(X) == 0, :]
X2 = X[BaGaMiMo.predict(X) == 1, :]
plt.figure(figsize=(18.0, 6.0))
plt.subplot(1,3,1)
plt.scatter(X[:,0], X[:,1], 0.2, color='m')
plt.subplot(1,3,2)
plt.scatter(X[BaGaMiMo.predict(X) == 0, 0], X[BaGaMiMo.predict(X) == 0, 1], .2, color='navy')
plt.subplot(1,3,3)
plt.scatter(X[BaGaMiMo.predict(X) == 1, 0], X[BaGaMiMo.predict(X) == 1, 1], .2, color='c')
plt.show()
我接下来要做的是将两个椭圆拟合到青色和海军色分布中,并从青色分布中移除横截面中的粒子,
然后按照计算出的比例将它们随机分配给海军和青色分布:
一个问题是,如果我对数据进行直方图绘制,我注意到在两个椭圆的交线处的青色数据中存在过度填充/不连续性,我正在寻找减少过度填充的方法-人口,任何帮助表示赞赏。
jupyter-notebook
可以在这里下载:https://www.dropbox.com/s/z1tdgpx1g1lwtb5/Clustering.ipynb?dl=0
.* 数据点属于两组带电粒子。
最佳答案
也许这会有所帮助。我使用 predict_proba()
而不是 predict()
来获取一个点属于任一组的概率。然后我玩了截止。将截止值设置为 0.5,我得到了与您相同的结果。经过反复试验后,0.933 的截止值似乎可以解决问题。
p1 = X[BaGaMiMo.predict_proba(X)[:,0] > 0.933, :]
p2 = X[BaGaMiMo.predict_proba(X)[:,0] <= 0.933, :]
plt.scatter(p1[:,0], p1[:,1], 0.2, color='m')
plt.scatter(p2[:,0], p2[:,1], 0.2, color='navy')
关于python - 聚类重叠椭圆,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/54945970/
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