sklearn.cluster DBSCANでsample_weightsを割り当てる方法は？

Question

私はDBSCANを使用してRGB画像のピクセル値のクラスタを探しています。

db = DBSCAN(eps=0.3, min_samples=10).fit(X)

、XはN x 3行列です。 Xの各行には、RGBトリプレットが含まれています。

ここでは、イメージの中心からの距離の関数としてピクセル値にウェイトを割り当てたいと考えています。 そして、これは私が使用している機能である：私はこれをしなかった

次以上のようscoreで満たされ、私はweight_matrixを計算

score = 1/(1 + math.exp(-a * distance)) # a = 0.001

：

db = DBSCAN(eps=0.3, min_samples=10).fit(X,y=None, sample_weight=weight_matrix)

、長さのweight_matrixの配列は、Xの行数と同じです。

しかし、私は次のエラーを取得する：

TypeError: fit() got an unexpected keyword argument 'y'

だから私はこのようにそれをやってみました：今、私はこのエラーを取得する

db = DBSCAN(eps=0.3, min_samples=10).fit(X, sample_weight=weight_matrix)

：

TypeError: fit() got an unexpected keyword argument 'sample_weight'

私は引数を間違って渡していると思いますが、確信が持てません。私のscikit-learnバージョンは0.14.0です。

Answer 1

これはDBSCANはそれが

fit(X, y=None, sample_weight=None) 

単に更新している0.16以降フォーム

fit(X) 

のフィット感を持っていた最後のバージョンであるとしてあなたがscikit-学ぶV < = 0.15を使用しているようですあなたのscikit-learn 0.16または0.17.X