Memory 执行scikit学习轮廓分数时，如何修复内存错误？
我运行了一个聚类算法，并希望通过使用scikit learn中的剪影分数来评估结果。但在scikit学习中，它需要计算距离矩阵：距离=成对距离（X，metric=metric，**kwds） 因为我的数据是300K，内存是2GB，结果内存不足。我无法评估聚类结果Memory 执行scikit学习轮廓分数时，如何修复内存错误？,memory,machine-learning,cluster-analysis,scikit-learn,Memory,Machine Learning,Cluster Analysis,Scikit Learn,我运行了一个聚类算法，并希望通过使用scikit learn中的剪影分数来评估结果。但在scikit学习中，它需要计算距离矩阵：距离=成对距离（X，metric=metric，**kwds） 因为我的数据是300K，内存是2GB，结果内存不足。我无法评估聚类结果 有人知道如何克服这个问题吗？在调用剪影评分时将参数设置为小于300K的值。使用此参数将从X中采样数据点，并计算这些数据点而不是整个阵列的轮廓分数。感谢您的回复。我认为这将是一个很好的解决办法。我将尝试多次迭代，然后取分数的平均值。这适用
有人知道如何克服这个问题吗？在调用
剪影评分时将参数设置为小于300K的值。使用此参数将从X
中采样数据点，并计算这些数据点而不是整个阵列的轮廓分数。感谢您的回复。我认为这将是一个很好的解决办法。我将尝试多次迭代，然后取分数的平均值。这适用于剪影评分，但剪影样本没有这样的样本大小参数