本文整理汇总了Python中sklearn.cluster.AffinityPropagation.argsort方法的典型用法代码示例。如果您正苦于以下问题：Python AffinityPropagation.argsort方法的具体用法？Python AffinityPropagation.argsort怎么用？Python AffinityPropagation.argsort使用的例子？那么恭喜您, 这里精选的方法代码示例或许可以为您提供帮助。您也可以进一步了解该方法所在类sklearn.cluster.AffinityPropagation的用法示例。
在下文中一共展示了AffinityPropagation.argsort方法的1个代码示例，这些例子默认根据受欢迎程度排序。您可以为喜欢或者感觉有用的代码点赞，您的评价将有助于系统推荐出更棒的Python代码示例。
示例1: range
# 需要导入模块: from sklearn.cluster import AffinityPropagation [as 别名]
# 或者: from sklearn.cluster.AffinityPropagation import argsort [as 别名]
for i in range(len(levs)):
print i
a = preds[labs == i]
for j in range(i + 1, len(levs)):
b = preds[labs == j]
out[i, j] = mmd(a, b)
out_orig = out
out = out + out.T
sims = np.exp(-out)
sims[sims > 1] = 1
af = AffinityPropagation(damping = 0.5, affinity = 'precomputed').fit_predict(sims)
sims = sims[af.argsort()]
sims = sims.T[af.argsort()].T
eqv = map(lambda x: [levs[i] for i in x], pd.DataFrame(levs).groupby(af).groups.values())
print_eqv(eqv, df, path = 'obj')
# --
# Using nearest neighbors
nbrs = NearestNeighbors(n_neighbors = 24).fit(preds)
_, indices = nbrs.kneighbors(preds)
h = np.array(unq.hash)
z = pd.DataFrame(indices).groupby(h).apply(lambda x: pd.melt(x).value).reset_index()
z['hash'] = h[np.array(z.value)]