Python - cdist 函数中数组的维度问题
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【中文标题】Python - cdist 函数中数组的维度问题【英文标题】:Python - Issue with the dimension of array in cdist function 【发布时间】:2019-05-20 21:30:37 【问题描述】:我正在尝试为 k-means 找到正确的簇数,并为此使用 cdist 函数。
我可以理解 cdist 的论点应该是相同的维度。我尝试打印两个参数的大小,即 (2542, 39) 和 (1, 39)。
有人可以建议我哪里出错了吗?
print(tfidf_matrix.shape) ### Returning --> (2542, 39)
#Finding optimal no. of clusters
from scipy.spatial.distance import cdist
clusters=range(1,10)
meanDistortions=[]
for k in clusters:
model=KMeans(n_clusters=k)
model.fit(tfidf_matrix)
prediction=model.predict(tfidf_matrix)
print(model.cluster_centers_.shape) ## Returning (1, 39)
meanDistortions.append(sum(np.min(cdist(tfidf_matrix, model.cluster_centers_, 'euclidean'), axis=1)) /
tfidf_matrix.shape[0])
错误:
ValueError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-181-c15e32d863d2> in <module>()
12 prediction=model.predict(tfidf_matrix)
13 print(model.cluster_centers_.shape)
---> 14 meanDistortions.append(sum(np.min(cdist(tfidf_matrix, model.cluster_centers_, 'euclidean'), axis=1)) /
15 tfidf_matrix.shape[0])
16
~\Downloads\Conda\envs\data-science\lib\site-packages\scipy\spatial\distance.py in cdist(XA, XB, metric, *args, **kwargs)
2588
2589 if len(s) != 2:
-> 2590 raise ValueError('XA must be a 2-dimensional array.')
2591 if len(sB) != 2:
2592 raise ValueError('XB must be a 2-dimensional array.')
ValueError: XA must be a 2-dimensional array.
【问题讨论】:
使用tfidf_matrix = np.random.randn(2542, 39)
并导入sklearn.cluster.KMeans
,您的代码对我来说运行良好。
你在meanDistortions.append()
中缺少,
@ScottWarchal 哦,是的,带有 (2542, 39) 的随机 np 数组对我来说也可以正常工作。如果尺寸不是问题,您能建议可能会出现什么问题吗?
【参考方案1】:
这可能是一个类型问题。
Tfidf 可能不是 cdist 要求的 dense 矩阵。当然在这里使用稀疏矩阵是有意义的。
但是,cdist 似乎不接受稀疏矩阵:scipy cdist with sparse matrices
【讨论】:
以上是关于Python - cdist 函数中数组的维度问题的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章