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Python utils.check_symmetric方法代码示例

本文整理汇总了Python中sklearn.utils.check_symmetric方法的典型用法代码示例。如果您正苦于以下问题:Python utils.check_symmetric方法的具体用法?Python utils.check_symmetric怎么用?Python utils.check_symmetric使用的例子?那么, 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sklearn.utils的用法示例。


在下文中一共展示了utils.check_symmetric方法的2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: test_check_symmetric

# 需要导入模块: from sklearn import utils [as 别名]
# 或者: from sklearn.utils import check_symmetric [as 别名]
def test_check_symmetric():
    arr_sym = np.array([[0, 1], [1, 2]])
    arr_bad = np.ones(2)
    arr_asym = np.array([[0, 2], [0, 2]])

    test_arrays = {'dense': arr_asym,
                   'dok': sp.dok_matrix(arr_asym),
                   'csr': sp.csr_matrix(arr_asym),
                   'csc': sp.csc_matrix(arr_asym),
                   'coo': sp.coo_matrix(arr_asym),
                   'lil': sp.lil_matrix(arr_asym),
                   'bsr': sp.bsr_matrix(arr_asym)}

    # check error for bad inputs
    assert_raises(ValueError, check_symmetric, arr_bad)

    # check that asymmetric arrays are properly symmetrized
    for arr_format, arr in test_arrays.items():
        # Check for warnings and errors
        assert_warns(UserWarning, check_symmetric, arr)
        assert_raises(ValueError, check_symmetric, arr, raise_exception=True)

        output = check_symmetric(arr, raise_warning=False)
        if sp.issparse(output):
            assert_equal(output.format, arr_format)
            assert_array_equal(output.toarray(), arr_sym)
        else:
            assert_array_equal(output, arr_sym) 
开发者ID:PacktPublishing,项目名称:Mastering-Elasticsearch-7.0,代码行数:30,代码来源:test_validation.py

示例2: _spectral_clustering

# 需要导入模块: from sklearn import utils [as 别名]
# 或者: from sklearn.utils import check_symmetric [as 别名]
def _spectral_clustering(self):
        affinity_matrix_ = check_symmetric(self.affinity_matrix_)
        random_state = check_random_state(self.random_state)
        
        laplacian = sparse.csgraph.laplacian(affinity_matrix_, normed=True)
        _, vec = sparse.linalg.eigsh(sparse.identity(laplacian.shape[0]) - laplacian, 
                                     k=self.n_clusters, sigma=None, which='LA')
        embedding = normalize(vec)
        _, self.labels_, _ = cluster.k_means(embedding, self.n_clusters, 
                                             random_state=random_state, n_init=self.n_init) 
开发者ID:ChongYou,项目名称:subspace-clustering,代码行数:12,代码来源:selfrepresentation.py


注:本文中的sklearn.utils.check_symmetric方法示例由纯净天空整理自Github/MSDocs等开源代码及文档管理平台,相关代码片段筛选自各路编程大神贡献的开源项目,源码版权归原作者所有,传播和使用请参考对应项目的License;未经允许,请勿转载。