我正在尝试使用scikit-learn对文本文档进行聚类。总的来说，我找到了解决之道，但是我在特定问题上有问题。我发现的大多数示例都说明了使用scikit-learn和k-means作为聚类算法的聚类。原则上，将这些带有k均值的示例用于我的设置。但是，k-means不适合，因为我不知道簇的数量。从到目前为止的内容看-如果需要，请在此处更正-DBSCAN或MeanShift在我看来更合适。scikit-learn网站提供了每种聚类算法的示例。现在的问题是，无论是使用DBSCAN还是MeanShift，我都会遇到我无法理解的错误，更不用说解决了。
我的最小代码如下：
docs = []
for item in [database]:
docs.append(item)
vectorizer = TfidfVectorizer(min_df=1)
X = vectorizer.fit_transform(docs)
X = X.todense() # <-- This line was needed to resolve the isse
db = DBSCAN(eps=0.3, min_samples=10).fit(X)
...
（我的文档已经处理过，例如，停用词已被删除，Porter Stemmer已应用。）
运行此代码时，在初始化DBSCAN并调用时会出现以下错误fit()：
...
File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/sklearn/cluster/dbscan_.py", line 248, in fit
clust = dbscan(X, **self.get_params())
File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/sklearn/cluster/dbscan_.py", line 86, in dbscan
n = X.shape[0]
IndexError: tuple index out of range
单击dbscan_.py引发错误的行，我注意到以下行
...
X = np.asarray(X)
n = X.shape[0]
...
当我使用这些代码直接在我的代码中进行测试时，会遇到相同的错误。我真的不知道np.asarray(X)在这里做什么，但是在命令之后X.shape = ()。因此，X.shape[0]炸弹-之前X.shape[0]正确地指代了文件数量。出于好奇，我X = np.asarray(X)从撤离了dbscan_.py。当我这样做时，某些东西正在大量计算。但是几秒钟后，我又得到了一个错误：
...
File "/usr/lib/python2.7/dist-packages/scipy/sparse/csr.py", line 214, in extractor
(min_indx,max_indx) = check_bounds(indices,N)
File "/usr/lib/python2.7/dist-packages/scipy/sparse/csr.py", line 198, in check_bounds
max_indx = indices.max()
File "/usr/lib/python2.7/dist-packages/numpy/core/_methods.py", line 17, in _amax
out=out, keepdims=keepdims)
ValueError: zero-size array to reduction operation maximum which has no identity
简而言之，我不知道如何使DBSCAN正常工作，或者我通常可能错过的东西。
sklearn中的实现似乎假定您正在处理一个有限的向量空间，并且想要找到数据集的维数。文本数据通常表示为稀疏向量，但现在具有相同的维数。
您的输入数据可能不是数据矩阵，但是sklearn实现需要它们是一个。
您需要找到其他实现。也许尝试ELKI中的实现，这是非常快的，不应有此限制。
您需要花一些时间首先了解相似性。对于DBSCAN，您必须选择epsilon对数据有意义的方式。没有经验法则。这是特定于域的。因此，您首先需要确定哪个相似性阈值意味着两个文档相似。
Mean Shift实际上可能需要您的数据为固定维数的向量空间。
本文收集自互联网，转载请注明来源。
如有侵权，请联系[email protected] 删除。
我来说两句