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DBSCAN을 사용하여 데이터 집합에서 클러스터링을 수행하고 있습니다. 나는 그것이 단일 값이 아닌 plt.plot()의 markerfacecolor에 전달 된 색상 인수 때문에 발생한다고 생각합니다. 여기에 잘못된 것이 있으면 알려주세요. 내 기능은 위도, 경도, speed_mph, speedlimit_mph, vehicle_id, driver_id입니다.DBSCAN 플롯 - plt.plot()에서 전달 된 색상 값이 ValueError를 던지고 있습니다.
여기 여기 내 클러스터링 코드
dbsc = DBSCAN(eps = .5, min_samples = 5).fit(df_cont)
labels = dbsc.labels_
print(labels)
num_clusters = len(set(labels))
clusters = pd.Series([df_cont[labels == n] for n in range(num_clusters)])
print('Number of clusters: {}'.format(num_clusters))
# No of clusters : 5687
core_samples = np.zeros_like(labels, dtype = bool)
core_samples[dbsc.core_sample_indices_] = True
unique_labels = np.unique(labels)
colors = plt.cm.Spectral(np.linspace(0,1, len(unique_labels)))
for (label, color) in zip(unique_labels, colors):
class_member_mask = (labels == label)
xy = df_cont[class_member_mask & core_samples]
print("color:",color)
# color: [ 0.61960784 0.00392157 0.25882353 1. ]
plt.plot(xy.values[:,0],xy.values[:,1], marker='o', markerfacecolor = color, markersize = 10)
xy2 = df_cont[class_member_mask & ~core_samples]
plt.plot(xy2.values[:,0],xy2.values[:,1], 'o', markerfacecolor = color, markersize = 5)
plt.title("DBSCAN Driver - Speed MPH")
plt.xlabel("driver")
plt.ylabel("Speed")
plt.show()
입니다
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ValueError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-105-0192647e6baf> in <module>()
3 xy = df_cont[class_member_mask & core_samples]
4 print("color:",color)
----> 5 plt.plot(xy.values[:,0],xy.values[:,1], marker='o', markerfacecolor = color, markersize = 10)
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7 xy2 = df_cont[class_member_mask & ~core_samples]
/home/radiance/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/matplotlib/pyplot.py in plot(*args, **kwargs)
3315 mplDeprecation)
3316 try:
-> 3317 ret = ax.plot(*args, **kwargs)
3318 finally:
3319 ax._hold = washold
/home/radiance/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/matplotlib/__init__.py in inner(ax, *args, **kwargs)
1896 warnings.warn(msg % (label_namer, func.__name__),
1897 RuntimeWarning, stacklevel=2)
-> 1898 return func(ax, *args, **kwargs)
1899 pre_doc = inner.__doc__
1900 if pre_doc is None:
/home/radiance/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/matplotlib/axes/_axes.py in plot(self, *args, **kwargs)
1404 kwargs = cbook.normalize_kwargs(kwargs, _alias_map)
1405
-> 1406 for line in self._get_lines(*args, **kwargs):
1407 self.add_line(line)
1408 lines.append(line)
/home/radiance/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/matplotlib/axes/_base.py in _grab_next_args(self, *args, **kwargs)
405 return
406 if len(remaining) <= 3:
--> 407 for seg in self._plot_args(remaining, kwargs):
408 yield seg
409 return
/home/radiance/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/matplotlib/axes/_base.py in _plot_args(self, tup, kwargs)
393 ncx, ncy = x.shape[1], y.shape[1]
394 for j in xrange(max(ncx, ncy)):
--> 395 seg = func(x[:, j % ncx], y[:, j % ncy], kw, kwargs)
396 ret.append(seg)
397 return ret
/home/radiance/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/matplotlib/axes/_base.py in _makeline(self, x, y, kw, kwargs)
300 default_dict = self._getdefaults(None, kw)
301 self._setdefaults(default_dict, kw)
--> 302 seg = mlines.Line2D(x, y, **kw)
303 return seg
304
/home/radiance/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/matplotlib/lines.py in __init__(self, xdata, ydata, linewidth, linestyle, color, marker, markersize, markeredgewidth, markeredgecolor, markerfacecolor, markerfacecoloralt, fillstyle, antialiased, dash_capstyle, solid_capstyle, dash_joinstyle, solid_joinstyle, pickradius, drawstyle, markevery, **kwargs)
418 self._markerfacecoloralt = None
419
--> 420 self.set_markerfacecolor(markerfacecolor)
421 self.set_markerfacecoloralt(markerfacecoloralt)
422 self.set_markeredgecolor(markeredgecolor)
/home/radiance/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/matplotlib/lines.py in set_markerfacecolor(self, fc)
1204 if fc is None:
1205 fc = 'auto'
-> 1206 if self._markerfacecolor != fc:
1207 self.stale = True
1208 self._markerfacecolor = fc
ValueError: The truth value of an array with more than one element is ambiguous. Use a.any() or a.all()
이 또한 내가 오랫동안 다른 기능과 함께, 내 위도을 복용 클러스터링을하려고 노력 던져 오류 메시지입니다. DBSCAN은 두 가지 기능 만 허용된다는 오류를 던졌습니다. 이 질문을 별도의 질문으로해야합니까? df_cont의
dbsc = DBSCAN(eps = .5, min_samples = 5, algorithm='ball_tree', metric='haversine').fit(np.radians(df_cont))
내용은 내가 산포도를 사용하여 고정 오류가 발생했습니다
{'Day': [1, 1, 1, 1, 1],
'Month': [6, 6, 6, 6, 6],
'Year': [2015, 2015, 2015, 2015, 2015],
'driver_id': [5693, 5693, 916461, 1145487, 1145487],
'latitude': [34.640141, 34.64373, 34.551254, 35.613663, 35.614525],
'longitude': [-77.938721,
-77.9394,
-78.78463,
-78.470596,
-78.47466999999999],
'speed_mph': [64, 64, 1, 62, 61],
'speedlimit_mph': [70, 70, 55, 70, 70],
'vehicle_id': [1208979, 1208979, 1262441, 1280223, 1280223]}
나는'df_cont'의 몇몇 행을 추가했습니다. – joel
클러스터링에 ID 열을 포함시키지 마십시오. 적절한 거리 함수를 선택하십시오. 사전 처리하는 것을 잊지 마십시오. 일단 서로 다른 스케일 (좌표, 속도)로 속성을 혼합하면 일반적으로 쓰레기가됩니다. –
@ Anony-Mousse 나는 최악의 최고의 드라이버를 찾기 위해 아웃 라이어 분석을하고 있습니다. 현재 모든 데이터 포인트에서 클러스터링을 수행하고 있습니다. 각 driver_id에는 여러 여행 행태에 대한 정보를 제공하는 여러 행이 있습니다. 고유 한 드라이버로 클러스터링을 실행하여 평균 속도를 높이고 위도와 경도를 떨어 뜨려야합니까? ID 열을 삭제했습니다. 고마워. – joel