Примечание
Перейти к концу, чтобы загрузить весь пример кода. или запустить этот пример в вашем браузере через JupyterLite или Binder
Демонстрация алгоритма спектрального совместного кластеризации
В этом примере показано, как сгенерировать набор данных и выполнить бикластеризацию с помощью алгоритма спектрального совместного кластеризации.
Набор данных генерируется с помощью функции make_biclusters, которая создает матрицу с небольшими значениями и имплантирует бикластеры с большими значениями. Затем строки и столбцы перемешиваются и передаются в алгоритм спектрального совместного кластеризации. Переупорядочение перемешанной матрицы для приведения бикластеров к непрерывности показывает, насколько точно алгоритм нашел бикластеры.
consensus score: 1.000
# Authors: The scikit-learn developers
# SPDX-License-Identifier: BSD-3-Clause
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
from sklearn.cluster import SpectralCoclustering
from sklearn.datasets import make_biclusters
from sklearn.metrics import consensus_score
data, rows, columns = make_biclusters(
shape=(300, 300), n_clusters=5, noise=5, shuffle=False, random_state=0
)
plt.matshow(data, cmap=plt.cm.Blues)
plt.title("Original dataset")
# shuffle clusters
rng = np.random.RandomState(0)
row_idx = rng.permutation(data.shape[0])
col_idx = rng.permutation(data.shape[1])
data = data[row_idx][:, col_idx]
plt.matshow(data, cmap=plt.cm.Blues)
plt.title("Shuffled dataset")
model = SpectralCoclustering(n_clusters=5, random_state=0)
model.fit(data)
score = consensus_score(model.biclusters_, (rows[:, row_idx], columns[:, col_idx]))
print("consensus score: {:.3f}".format(score))
fit_data = data[np.argsort(model.row_labels_)]
fit_data = fit_data[:, np.argsort(model.column_labels_)]
plt.matshow(fit_data, cmap=plt.cm.Blues)
plt.title("After biclustering; rearranged to show biclusters")
plt.show()
Общее время выполнения скрипта: (0 минут 0.331 секунды)
Связанные примеры
© 2007–2025 The scikit-learn developers
Licensed under the 3-clause BSD License.
https://scikit-learn.org/1.6/auto_examples/bicluster/plot_spectral_coclustering.html
