スペクトルクラスタリングでフィッティングした後、並べ替えられたアフィニティマトリックスをプリントアウトするには？

Question

スペクトルクラスタリングを使用した後、新しいリオーダーマトリックス（アフィニティマトリックス）を確認するにはどうすればよいですか？どのように印刷しますか？

Answer 1

アフィニティマトリクスにアクセスした後には、スペクトルクラスタリングを使用すると簡単にアクセスできます。アイリスデータを使用して

例：

from sklearn.datasets import load_iris 
from sklearn.cluster import SpectralClustering 

#load data 
data = load_iris() 
x = data.data 
y = data.target 

#define model and fit data 
model = SpectralClustering(n_clusters = 4, random_state = 0) 
model.fit(x,y) 

#get the Affinity matrix used for clustering 
print(model.affinity_matrix_) 
print(model.affinity_matrix_.shape) 

#get the Labels of each point 
print(model.labels_) 

結果

#Affinity matrix 

[[ 1.00000000e+00 7.48263568e-01 7.71051586e-01 ..., 2.30082059e-09 
    4.03840951e-10 3.59908895e-08] 
[ 7.48263568e-01 1.00000000e+00 9.13931185e-01 ..., 1.62136087e-09 
    2.15082380e-10 3.22418674e-08] 
[ 7.71051586e-01 9.13931185e-01 1.00000000e+00 ..., 3.65410404e-10 
    6.16221335e-11 9.42405852e-09] 
..., 
[ 2.30082059e-09 1.62136087e-09 3.65410404e-10 ..., 1.00000000e+00 
    6.83861409e-01 6.63650250e-01] 
[ 4.03840951e-10 2.15082380e-10 6.16221335e-11 ..., 6.83861409e-01 
    1.00000000e+00 5.54327285e-01] 
[ 3.59908895e-08 3.22418674e-08 9.42405852e-09 ..., 6.63650250e-01 
    5.54327285e-01 1.00000000e+00]] 


(150, 150) 

#Labels 

[2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 
2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 1 1 1 3 1 3 1 3 1 3 3 3 3 1 3 1 3 3 1 3 1 3 1 1 
1 1 1 1 1 3 3 3 3 1 3 1 1 3 3 3 3 1 3 3 3 3 3 3 3 3 0 1 0 1 0 0 3 0 0 0 1 
1 0 1 1 1 1 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 1 1 0 0 0 1 1 1 0 1 1 1 0 0 1 1 0 0 1 1 1 
1 1]