DBSCAN trong scikit-học của Python: lưu các điểm cụm trong một mảng

Question

làm theo tấm gương Demo of DBSCAN clustering algorithm của Scikit Learning tôi đang cố gắng để lưu trữ trong một mảng x, y của từng loại phân nhóm

import numpy as np 
from sklearn.cluster import DBSCAN 
from sklearn import metrics 
from sklearn.datasets.samples_generator import make_blobs 
from sklearn.preprocessing import StandardScaler 
from pylab import * 

# Generate sample data 
centers = [[1, 1], [-1, -1], [1, -1]] 
X, labels_true = make_blobs(n_samples=750, centers=centers, cluster_std=0.4, random_state=0) 
X = StandardScaler().fit_transform(X) 

xx, yy = zip(*X) 
scatter(xx,yy) 
show() 

db = DBSCAN(eps=0.3, min_samples=10).fit(X) 
core_samples = db.core_sample_indices_ 
labels = db.labels_ 
n_clusters_ = len(set(labels)) - (1 if -1 in labels else 0) 
print n_clusters_ 
3 

tôi đang cố gắng để hiểu được thực hiện bởi DBSCAN scikit-học, nhưng từ thời điểm này tôi gặp rắc rối. Số lượng cụm là 3 (n_clusters_) và tôi muốn lưu trữ x, y của từng cụm trong một mảng

Answer 1

Cụm thứ nhất là X[labels == 0], v.v .:

clusters = [X[labels == i] for i in xrange(n_clusters_)] 

và giá trị ngoại biên là

outliers = X[labels == -1] 

Answer 2

Ý của bạn là gì "của mỗi cụm"?

Trong DBSCAN, các cụm không được biểu diễn dưới dạng centroid như trong phương tiện k, do đó không có đại diện rõ ràng của cụm trừ các thành viên của cụm. Bạn đã có vị trí x và y của các thành viên cụm, vì chúng là dữ liệu đầu vào.

Vì vậy, tôi không chắc chắn câu hỏi là gì.