cluster參數設定

2020/06/24 04:17 下午

機器學習共學討論版

Shengzhi Lin

觀看數：5

回答數：3

收藏數：0

ml100

ml100-d58

教練好，

Day058的練習中，想詢問一下程式碼的意思，

default_base = {'n_neighbors': 10, 'n_clusters': 3}

datasets = [(noisy_moons, {'n_clusters': 2}),

(blobs, {'n_neighbors':2}),

(no_structure, {'n_neighbors':2})]

for i_dataset, (dataset, algo_params) in enumerate(datasets):

params = default_base.copy()

params.update(algo_params)

X, y = dataset

X = StandardScaler().fit_transform(X)

ward = cluster.AgglomerativeClustering(n_clusters = params['n_clusters'], linkage = 'ward')

complete = cluster.AgglomerativeClustering(n_clusters=params['n_clusters'], linkage="complete")

average = cluster.AgglomerativeClustering(n_clusters=params['n_clusters'], linkage="average")

clustering_algorithms = (

('Average Linkage', average),

('Complete Linkage', complete),

('Ward Linkage', ward))

想詢問

(1)為什麼要不同的clustering再額外的參數，不能用原先的default_base嗎？

(2)為什麼要有default_base的設定呢？

(3)為什麼有些要更改n_cluster(noisy_moons)，而有些要改n_neighbors(blobs與no_structure)？

(4)而兩者卻沒有同時更改呢？