特征凝聚变换的结果

Question

我使用的变换函数从特征凝聚对象从scikit学习矩阵上的数据。运行转换函数后，在得到的矩阵（代码中的X_减少）上，第一个元素是簇0聚集的结果，第二个元素是簇1聚集的结果，依此类推？还是随机的

from sklearn import Cluster
agglo = cluster.FeatureAgglomeration(n_clusters=100)
agglo.fit(X_train_prepared)
X_reduced = agglo.transform(X_train_prepared)

Answer 1

相对于从agglo.labels_得到的标记是的，得到的矩阵的第一列是簇零

即以下情况：

from sklearn import cluster
from sklearn.datasets import load_iris, make_blobs
import pandas as pd
agglo = cluster.FeatureAgglomeration(n_clusters=95)
X,y = make_blobs(n_features=100)
agglo.fit(X)
X_reduced = agglo.transform(X)
# first column in reduced is the mean of all columns that lie in the first cluster
>>> all(X_reduced[:,0] == X[:,(agglo.labels_ == 0).nonzero()[0]].mean(axis=1))
True