0
私は、Pythonでhdbscanパッケージ(0.8.3)を使用してクラスタリングを試しています。ドキュメントを読むと、cluster_selection_method(特に 'leaf'に設定)のさまざまな設定をテストする必要があります。私はこの変更をしようとすると私が取得:dbscanのcluster_selection_methodエラー
__init__() got an unexpected keyword argument 'cluster_selection_method'
ここで私はそれを呼び出す方法です:
clusterer = hdbscan.HDBSCAN(algorithm=algorithm,alpha=alpha,metric=metric,min_cluster_size=min_cluster_size \
,min_samples=min_samples,p=p,cluster_selection_method='leaf')
clusterer.fit(data['values'])
この場合、データ[「の値が」]の値を有する各要素を持つすべての1D配列です。以下に示すように1.0または10.0である。何が私にcluster_selection_methodの設定を妨げるかもしれないかについてのアドバイスは高く評価されます。
array([ 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.,
1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.,
1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.,
1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.,
1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.,
1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 10., 1., 1., 1.,
1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.,
1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.,
10., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.,
1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.,
1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.,
1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 10.,
1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.,
1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.,
1., 1., 1., 1., 1., 1., 10., 1., 1., 1., 1.,
1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.,
1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.,
1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.,
1., 1., 1., 1., 1., 1., 10., 1., 1., 1., 1.,
1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.,
1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.,
1., 1., 1., 1., 1., 10., 1., 10., 1., 1., 1.,
1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 10., 1., 1.,
1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.,
10., 10., 10., 10., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.,
1., 1., 1., 1., 10., 1., 1., 1., 1., 1., 1.,
1., 1., 1., 1., 1., 10., 1., 1., 10., 10., 10.,
1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 10., 10.,
1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.,
1., 10., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.,
1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.,
1., 1., 1., 10., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.,
1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.,
1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.,
1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.,
1., 1.])