Numpy、Pandas 和 Sklearn 中的多维缩放拟合（ValueError）

Posted 2023-03-12

【中文标题】Numpy、Pandas 和 Sklearn 中的多维缩放拟合（ValueError）

【英文标题】：Multidimensional Scaling Fitting in Numpy, Pandas and Sklearn (ValueError)

【发布时间】：2013-06-04 04:01:27

【问题描述】：

我正在尝试使用 sklearn、pandas 和 numpy 进行多维缩放。我使用的数据文件有 10 个数字列，没有缺失值。我正在尝试获取这十维数据并使用 sklearn.manifold 的多维缩放将其在二维中可视化，如下所示：

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn import manifold
from sklearn.metrics import euclidean_distances

seed = np.random.RandomState(seed=3)
data = pd.read_csv('data/big-file.csv')

#  start small dont take all the data, 
#  its about 200k records
subset = data[:10000]
similarities = euclidean_distances(subset)

mds = manifold.MDS(n_components=2, max_iter=3000, eps=1e-9, 
      random_state=seed, dissimilarity="precomputed", n_jobs=1)

pos = mds.fit(similarities).embedding_

但我得到这个值错误：

Traceback (most recent call last):
  File "demo/mds-demo.py", line 18, in <module>
    pos = mds.fit(similarities).embedding_
  File "/Users/dwilliams/Desktop/Anaconda/lib/python2.7/site-packages/sklearn/manifold/mds.py", line 360, in fit
    self.fit_transform(X, init=init)
  File "/Users/dwilliams/Desktop/Anaconda/lib/python2.7/site-packages/sklearn/manifold/mds.py", line 395, in fit_transform
eps=self.eps, random_state=self.random_state)
  File "/Users/dwilliams/Desktop/Anaconda/lib/python2.7/site-packages/sklearn/manifold/mds.py", line 242, in smacof
eps=eps, random_state=random_state)
  File "/Users/dwilliams/Desktop/Anaconda/lib/python2.7/site-packages/sklearn/manifold/mds.py", line 73, in _smacof_single
raise ValueError("similarities must be symmetric")
ValueError: similarities must be symmetric

我认为 euclidean_distances 返回了一个对称矩阵。我做错了什么，我该如何解决？

【问题讨论】：

首先检查np.allclose(similarities, similarites.T) 是True。当我尝试使用随机输入时，它可以工作。你可以试试随机输入吗？

试试scipy.spatial.distance_matrix?或者，如果您只是使用欧几里得距离，您可以让 sklearn 使用 dissimilarity="euclidean" 计算它们。

我遇到了类似的问题，我不得不通过将容差乘以 20 来修补 sklearn/manifold/mds.py 中的 L71（np.abs(similarities - similarities.T).max()对我来说是 ~1e-12 而不是

如果降级者可以提供评论，那就太好了。在没有输入的情况下拒绝投票和弹跳在任何方面都没有建设性。浪费时间。

您需要回答 Phillip Cloud 的问题，以及 cmets 中发布的其他问题。您还需要提供测试数据来重现问题。

【参考方案1】：

我遇到了同样的问题；事实证明，我的数据是np.float32 的数组，浮点精度的降低导致距离矩阵不对称。我通过在运行 MDS 之前将我的数据转换为 np.float64 解决了这个问题。

这是一个使用随机数据来说明问题的示例：

import numpy as np
from sklearn.manifold import MDS
from sklearn.metrics import euclidean_distances
from sklearn.datasets import make_classification

data, labels = make_classification()
mds = MDS(n_components=2)

similarities = euclidean_distances(data.astype(np.float64))
print np.abs(similarities - similarities.T).max()
# Prints 1.7763568394e-15
mds.fit(data.astype(np.float64))
# Succeeds

similarities = euclidean_distances(data.astype(np.float32))
print np.abs(similarities - similarities.T).max()
# Prints 9.53674e-07
mds.fit(data.astype(np.float32))
# Fails with "ValueError: similarities must be symmetric"

【讨论】：

谢谢，真的好用。但在更改为 float64 后，我收到了另一个警告：/Library/Python/2.7/site-packages/sklearn/manifold/mds.py:396: UserWarning: The MDS API has changed。 fit 现在从数据构造一个相异矩阵。要使用自定义相异矩阵，请设置dissimilarity='precomputed'。

【参考方案2】：

前段时间遇到了同样的问题。另一种我认为效率更高的解决方案是仅计算上三角矩阵的距离，然后复制到下半部分。

可以用 scipy 完成如下：

from scipy.spatial.distance import squareform,pdist                                                              
similarities = squareform(pdist(data,'speuclidean'))