python - 如何使用距离矩阵和 kmedoids 将新观测值分配给聚类？

Question

我有一个数据框，用于保存数据框中每个文档之间的 Word Mover 距离。我正在运行 kmediods 来生成集群。

       1      2     3      4      5   
  1  0.00   0.05  0.07   0.04   0.05
  2  0.05   0.00  0.06   0.04   0.05
  3. 0.07   0.06  0.00   0.06   0.06
  4  0.04   0.04. 0.06   0.00   0.04
  5  0.05   0.05  0.06   0.04   0.00

  kmed = KMedoids(n_clusters= 3, random_state=123, method  ='pam').fit(distance)

在这个初始矩阵上运行并生成集群后，我想添加要集群的新点。在向距离矩阵添加新文档后，我最终得到:

       1      2     3      4      5      6
  1  0.00   0.05  0.07   0.04   0.05   0.12
  2  0.05   0.00  0.06   0.04   0.05   0.21 
  3. 0.07   0.06  0.00   0.06   0.06   0.01
  4  0.04   0.04. 0.06   0.00   0.04   0.05
  5  0.05   0.05  0.06   0.04   0.00   0.12
  6. 0.12   0.21  0.01   0.05   0.12   0.00

我尝试在新行上使用 kmed.predict。

kmed.predict(new_distance.loc[-1: ])

但是，这给了我尺寸不兼容的错误 X.shape[1] == 6而 Y.shape[1] == 5 .
如何使用新文档的这个距离来确定它应该属于哪个集群？这甚至可能吗，还是我每次都必须重新计算集群？谢谢!

Answer 1

source code对于 k-medoids 说如下:

def transform(self, X):
    """Transforms X to cluster-distance space.

    Parameters
    ----------
    X : {array-like, sparse matrix}, shape (n_query, n_features), \
            or (n_query, n_indexed) if metric == 'precomputed'
        Data to transform.
   """

我假设您使用 precomputed metric(因为您计算分类器外的距离)，所以在您的情况下 n_query是新文档的数量，n_indexed是 fit 的文档数方法被调用。
在您的特定情况下，当您将模型拟合到 5 个文档然后想要对第 6 个文档进行分类时，X用于分类应具有形状 (1,5) ，可以计算为

kmed.predict(new_distance.loc[-1: , :-1])