Python特性聚合结果

我能够使用sklearn中的FeatureAggregation模块，但我不确定如何查看我的集群

是否有一种方法可以轻松打印/查看集群？我有大约10000个列减少到100个集群，那么是否有一种方法可以查看组成每个集群的前20个列

到目前为止，我的代码是：

agglo = cluster.FeatureAgglomeration(n_clusters = 100)
agglo.fit(df)

您可以尝试：

agglo = cluster.FeatureAgglomeration(n_clusters = 100)
agglo.fit(df)

df_transformed = agglo.transform(df)

for r in df_transformed :
    print(r)

要查看哪些功能组合在一起，可以使用

featureAglomeration.labels

例如，假设您有数据（每个数据点5个要素）：

您可以将其聚合为
3
功能：

agglo = cluster.FeatureAgglomeration(n_clusters = 3)
agglo.fit(df)

然后，您可以通过检查
featureAglomeration中的哪些索引来查看哪些功能被合并。标签
具有相同的值：

for i, label in enumerate(set(agglo.labels_)):
    features_with_label = [j for j, lab in enumerate(agglo.labels_) if lab == label]
    print('Features in agglomeration {}: {}'.format(i, features_with_label))


> Features in agglomeration 0: [2, 3]
> Features in agglomeration 1: [0, 1]
> Features in agglomeration 2: [4]

谢谢据我所知，这将在我的数据集上执行聚合，并用100个集群打印我的新数据集。是否有办法查看标签以及每个特征是如何聚集在一起的？目前，当我尝试aggo.labels时，我得到的结果是array（[63,95,6，…，6,6,6]）@brie没问题。我编辑了答案，所以你可以打印所有内容。您看到的是一个缩短的列表，因此无法看到所有输出。您可以按照我上面的描述进行操作。我的荣幸：-）
for i, label in enumerate(set(agglo.labels_)):
    features_with_label = [j for j, lab in enumerate(agglo.labels_) if lab == label]
    print('Features in agglomeration {}: {}'.format(i, features_with_label))


> Features in agglomeration 0: [2, 3]
> Features in agglomeration 1: [0, 1]
> Features in agglomeration 2: [4]