繰り返しデータによるクラスタリング

Question

3Dポイントのペア（またはインデックス番号のみ）で構成されるデータセットを接続されたクラスタに分割する方法はありますか？すなわち、a = c、b = c、a = dまたはb = d）、または共通点を共有している場合（a = c、b = c、a = dまたはb = d） 1つまたは複数の他のペアの連鎖であり、それぞれが1つのペアから別のペアへ前のものと共通の点を共有します。

例えば、ペアのリスト次のよう

[[1,2],[2,3],[4,5],[6,7],[7,8],[9,4],[8,5]] 

がグループ化される：最初のクラスタ、ペア（1,2）と（2,3）で

[[1,2],[2,3]] 

[[4,5],[6,7],[7,8],[9,4],[8,5]] 

ポイント2を共有し、クラスタ外のペアとポイントを共有しない。第2のクラスタでは、ペア（4,5）は（9,4）および（8,5）と共通点を共有し、（8,5）は共通点を（7,8）と（6,7）。

データは元々numpy配列に格納されていますが、出力形式はあまり重要ではありません。

その後、個々のクラスタを構成するデータにアクセスできる必要があります。 networkxを使用して

Answer 1

：

import networkx 

edges = [[1, 2], [2, 3], [4, 5], [6, 7], [7, 8], [9, 4], [8, 5]] 

graph = networkx.Graph(edges) 
print(list(networkx.connected_components(graph))) 

出力：

[set([1, 2, 3]), set([4, 5, 6, 7, 8, 9])]