kmeans - plot k means python
DeprecationAdvertencia en sklearn MiniBatchKMeans (2)
Supresión temporal de advertencias
La mejor opción para suprimir esta advertencia se ha descrito en la documentación de Python para el módulo de advertencias .
En este caso, puede ajustar el método de ajuste del agrupamiento utilizando una instrucción como esta:
import warnings
....
min_kmeans = MiniBatchKMeans(...)
with warnings.catch_warnings():
warnings.simplefilter("ignore")
min_kmeans.fit(vectors)
# Rest part of the code
vectors = model.syn0
n_clusters_kmeans = 20 # more for visualization 100 better for clustering
min_kmeans = MiniBatchKMeans(init=''k-means++'', n_clusters=n_clusters_kmeans, n_init=10)
min_kmeans.fit(vectors)
X_reduced = TruncatedSVD(n_components=50, random_state=0).fit_transform(vectors)
X_embedded = TSNE(n_components=2, perplexity=40, verbose=2).fit_transform(X_reduced)
fig = plt.figure(figsize=(10, 10))
ax = plt.axes(frameon=False)
plt.setp(ax, xticks=(), yticks=())
plt.subplots_adjust(left=0.0, bottom=0.0, right=1.0, top=0.9, wspace=0.0, hspace=0.0)
plt.scatter(X_embedded[:, 0], X_embedded[:, 1], c=None, marker="x")
plt.show()
Quiero trazar vectores. Estoy usando sklearn.cluster MiniBatchKMeans. El código anterior me da el siguiente error de obsolescencia:
/usr/local/lib/python3.5/site-packages/sklearn/cluster/k_means_.py:1328: DeprecationWarning: esta función está en desuso. Por favor llame a randint (0, 99 + 1) en lugar de 0, n_samples - 1, self.batch_size)
Cualquier sugerencia es apreciada Gracias
Este es un problema conocido y ya se ha fusionado una solución para esto. Por favor, consulte gh: scikit-learn # 6863 .
Estadísticamente, la próxima versión debería lanzarse alrededor de octubre de 2016. Hasta entonces, son las opciones:
-> Suprimir como se menciona en la respuesta de frist a esta pregunta
import warnings
....
min_kmeans = MiniBatchKMeans(...)
with warnings.catch_warnings():
warnings.simplefilter("ignore", category=DeprecationWarning)
min_kmeans.fit(vectors)
# Rest part of the code
-> Instalar scikit-learn de master:
pip install git+git://github.com/scikit-learn/scikit-learn.git