python - AffinityPropagation .labels_ 与 .predict()

Question

我正在使用 sklearn 的 AffinityPropagation 进行聚类。

使用 clustering.labels_ 会产生与在相同训练数据上执行 clustering.predict 不同(尽管几乎相同)的结果。

知道为什么这是真的吗？

Answer 1

不要将预测与除k-means-family之外的任何聚类一起使用。

如果您进行拟合，则会通过亲和性传播来计算结果。

如果您调用预测，则它并未实际执行AP。相反，它只是为每个点找到最接近的样本。正如您所观察到的，这可能会或可能不会产生相同的结果。由于近点很可能是负责的，因此正确的可能性很高 - 但它没有进行任何形式的亲和性传播，它是样本的最近邻分类。

k-means 很好，因为它使用最近中心逻辑。但这通常不适用于聚类。一般来说，聚类算法无法预测样本外数据；为此你需要一个分类器。