通過重複數據進行聚類

有沒有辦法將包含3D點對（或其索引號）的數據集拆分爲連接的集羣？也就是說，如果兩個對（a，b）和（c，d）共享一個公共點（即a = c，b = c，a = d或b = d），或者如果存在一個或多個其他對的鏈，每一對都與前一個共同點，從一對到另一對。通過重複數據進行聚類

例如，對列表：

[[1,2],[2,3],[4,5],[6,7],[7,8],[9,4],[8,5]]

將被分組如下：

[[1,2],[2,3]] 

[[4,5],[6,7],[7,8],[9,4],[8,5]]

在第一簇中，對（1,2）和（2,3）具有共同點2，並且不與羣外的任何對共享點。在第二類中，這對（4,5）與（9,4）和（8,5）共有點，而（8,5）與（7,8）有一個共同點，它有一個共同點與（6,7）。

數據最初存儲在一個numpy數組中，但輸出格式不是太重要。

我需要能夠訪問組成每個單個羣集的數據。

來源

2017-10-19 Ben Bird

我無法理解的分組的邏輯。如果'[1,2]，[2,3]'在一個集羣中，那麼爲什麼不是[6,7]，[7,8]'也是它自己的集羣呢？「重複點」是什麼意思？ – roganjosh

@roganjosh我認爲這個問題可以表示爲查找圖的連通分量，其中給定對是邊並且數是節點。 OP，退出networkx。 –

@Alex不幸的是，這個解釋並沒有被隨機編輯幫助添加註釋（而不是由OP或你）來解決這個問題。但即便如此，我是否需要將輸出解釋爲識別連接圖中的中斷，然後將其餘部分轉儲到另一個列表中？ '[6,7]，[7,8]'仍然存在，但它與其餘部分一起出現。 – roganjosh

使用networkx：

import networkx 

edges = [[1, 2], [2, 3], [4, 5], [6, 7], [7, 8], [9, 4], [8, 5]] 

graph = networkx.Graph(edges) 
print(list(networkx.connected_components(graph)))

輸出：

[set([1, 2, 3]), set([4, 5, 6, 7, 8, 9])]

來源

2017-10-19 19:46:42

只是偶然發現了自己的networkx。謝謝你爲你工作的例子。 –

通過重複數據進行聚類

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