Python 如何使用Scikit-learn生成用于双聚类的数组

在本教程中，我们将学习如何使用Python的Scikit-learn（Sklearn）生成具有恒定块对角结构和块棋盘结构的数组以进行双聚类。

生成具有恒定块对角结构的数组

为了生成具有恒定块对角结构的双聚类数组，我们可以按照以下步骤进行：

步骤1 - 导入sklearn.datasets.make_biclusters和matplotlib。

步骤2 - 设置图形大小。

步骤3 - 创建数据点，即数据、行和列。

步骤4 - 创建一个绘图器来显示具有恒定块对角结构的数组。

步骤5 - 提供标题。

示例

在下面的示例中，我们将生成一个形状为（500, 500）且含有6个聚类的数组。

# Importing libraries
from sklearn.datasets import make_biclusters

# Matplotlib for plotting the array with constant diagonal structure
from matplotlib import pyplot as plt

# Set the figure size
plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50]
plt.rcParams["figure.autolayout"] = True

# Creating the bi-cluster Test Datasets using sklearn.datasets.make_biclusters

data, rows, columns = make_biclusters(
   shape=(500, 500), n_clusters=6, noise=5, shuffle=False, random_state=0
)
plt.matshow(data, cmap=plt.cm.Reds)

plt.title("An array\nwith constant block diagonal structure for biclustering")

plt.show()

输出

将产生以下输出−

Python 如何使用Scikit-learn生成用于双聚类的数组

生成具有块状棋盘结构的数组

为进行双聚类生成具有块状棋盘结构的数组，可以采取以下步骤−

步骤 1 −导入库 sklearn.datasets.make_checkerboard 和 matplotlib。

步骤 2 −设置图形大小。

步骤 3 −创建数据点，即数据，行和列。

步骤 4 −创建一个绘图器以展示具有常量块对角线结构的数组。

步骤 5 −提供标题。

示例

在下面给出的示例中，我们将生成一个形状为(600, 600)的数组，其中聚类数为(4, 3)。

# Importing libraries
from sklearn.datasets import make_checkerboard

# Matplotlib for plotting the array with block chekerboard structure
from matplotlib import pyplot as plt

# Set the figure size
plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50]
plt.rcParams["figure.autolayout"] = True

# Creating the Test Datasets using sklearn.datasets.make_checkerboard

n_clusters = (4, 3)
data, rows, columns = make_checkerboard(
   shape=(600, 600), n_clusters=n_clusters, noise=10, shuffle=False, random_state=0
)
plt.matshow(data, cmap=plt.cm.Greens)

plt.title("An array\nwith block checkerboard structure for biclustering")

plt.show()