有没有更好的方法来为 Python 中的集群分配数组生成成员矩阵（单热数组）？ [复制]

Posted 2023-02-23

【中文标题】有没有更好的方法来为 Python 中的集群分配数组生成成员矩阵（单热数组）？ [复制]

【英文标题】：Is there a better way to produce a membership matrix (one-hot array) for an array of cluster assignments in Python? [duplicate]

【发布时间】：2017-12-09 16:32:11

【问题描述】：

运行 kmeans 后，我可以轻松地获得一个数组，其中包含为每个数据点分配的集群。现在我想获得一个成员矩阵（单热数组），它具有不同的集群作为列，并在矩阵中为每个数据点指示集群分配 1 或 0。

我的代码如下所示，它可以工作，但我想知道是否有更优雅的方式来做同样的事情。

km = KMeans(n_clusters=3).fit(data)
membership_matrix = np.stack([np.where(km.labels_ == 0, 1,0),
                              np.where(km.labels_ == 1, 1,0),
                              np.where(km.labels_ == 2, 1,0)]
                              axis = 1)

【参考方案1】：

因此，您可以根据this question 从集群数组创建与您的成员资格数组等效的“one-hot 数组”。这是使用np.eye的方法

import numpy as np

clusters = np.array([2,1,2,2,0,1])
n_clusters = max(clusters) + 1
membership_matrix = np.eye(n_clusters)[clusters]

输出如下

array([[ 0.,  0.,  1.],
       [ 0.,  1.,  0.],
       [ 0.,  0.,  1.],
       [ 0.,  0.,  1.],
       [ 1.,  0.,  0.],
       [ 0.,  1.,  0.]])

【讨论】：

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啊，好吧，对不起。

【参考方案2】：

这是一种与您拥有的集群数量无关的方法（使用您的方法，如果您有更多集群，您将不得不“堆叠”更多东西）。

此代码示例假设您有 6 个数据点和 3 个集群：

NUM_DATA_POINTS = 6
NUM_CLUSTERS = 3
clusters = np.array([2,1,2,2,0,1]) # hard-coded as an example, but this is your KMeans output

# create your empty membership matrix
membership = np.zeros((NUM_DATA_POINTS, NUM_CLUSTERS)) 
membership[np.arange(NUM_DATA_POINTS), clusters] = 1

这里使用的关键特性是 2D 数组索引 - 在上面的最后一行代码中，我们按顺序索引成员行（np.arange 创建从 0 到 NUM_DATA_POINTS-1 的递增序列）和列使用集群分配的成员资格。这是relevant numpy reference。

它将产生以下成员矩阵：

>>> membership
array([[ 0.,  0.,  1.],
       [ 0.,  1.,  0.],
       [ 0.,  0.,  1.],
       [ 0.,  0.,  1.],
       [ 1.,  0.,  0.],
       [ 0.,  1.,  0.]])   

【参考方案3】：

您正在寻找LabelBinarizer。试试这个代码：

from sklearn import preprocessing
lb = preprocessing.LabelBinarizer()
membership_matrix = lb.fit_transform(km.labels_)

与这里提出的其他解决方案相比，这种方法：

当标签

不是连续数字

时生成紧凑的隶属度矩阵。 能够处理

分类标签

。

示例运行：

In [9]: lb.fit_transform([0, 1, 2, 0, 2, 2])
Out[9]: 
array([[1, 0, 0],
       [0, 1, 0],
       [0, 0, 1],
       [1, 0, 0],
       [0, 0, 1],
       [0, 0, 1]])

In [10]: lb.fit_transform([0, 1, 9, 0, 9, 9])
Out[10]: 
array([[1, 0, 0],
       [0, 1, 0],
       [0, 0, 1],
       [1, 0, 0],
       [0, 0, 1],
       [0, 0, 1]])

In [11]: lb.fit_transform(['first', 'second', 'third', 'first', 'third', 'third'])
Out[11]: 
array([[1, 0, 0],
       [0, 1, 0],
       [0, 0, 1],
       [1, 0, 0],
       [0, 0, 1],
       [0, 0, 1]])