我再次在使用scikit-learn轮廓系数时遇到问题。（第一个问题在这里：Python 中的轮廓系数与 sklearn）。我做了一个聚类，它可能非常不平衡，但有很多个体，所以我想使用轮廓系数的采样参数。我想知道子抽样是否分层，这意味着相对于集群的抽样。我以鸢尾花数据集为例，但我的数据集要大得多（这就是我需要采样的原因）。我的代码是：
from sklearn import datasets
from sklearn.metrics import *
iris = datasets.load_iris()
col = iris.feature_names
name = iris.target_names
X = pd.DataFrame(iris.data, columns = col)
y = iris.target
s = silhouette_score(X.values, y, metric='euclidean',sample_size=50)
哪个有效。但是现在如果我有偏见：
y[0:148] =0
y[148] = 1
y[149] = 2
print y
s = silhouette_score(X.values, y, metric='euclidean',sample_size=50)
我得到 ：
ValueError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-12-68a7fba49c54> in <module>()
4 y[149] =2
5 print y
----> 6 s = silhouette_score(X.values, y, metric='euclidean',sample_size=50)
/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/sklearn/metrics/cluster/unsupervised.pyc in silhouette_score(X, labels, metric, sample_size, random_state, **kwds)
82 else:
83 X, labels = X[indices], labels[indices]
---> 84 return np.mean(silhouette_samples(X, labels, metric=metric, **kwds))
85
86
/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/sklearn/metrics/cluster/unsupervised.pyc in silhouette_samples(X, labels, metric, **kwds)
146 for i in range(n)])
147 B = np.array([_nearest_cluster_distance(distances[i], labels, i)
--> 148 for i in range(n)])
149 sil_samples = (B - A) / np.maximum(A, B)
150 # nan values are for clusters of size 1, and should be 0
/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/sklearn/metrics/cluster/unsupervised.pyc in _nearest_cluster_distance(distances_row, labels, i)
200 label = labels[i]
201 b = np.min([np.mean(distances_row[labels == cur_label])
--> 202 for cur_label in set(labels) if not cur_label == label])
203 return b
/usr/lib/python2.7/dist-packages/numpy/core/fromnumeric.pyc in amin(a, axis, out, keepdims)
1980 except AttributeError:
1981 return _methods._amin(a, axis=axis,
-> 1982 out=out, keepdims=keepdims)
1983 # NOTE: Dropping the keepdims parameter
1984 return amin(axis=axis, out=out)
/usr/lib/python2.7/dist-packages/numpy/core/_methods.pyc in _amin(a, axis, out, keepdims)
12 def _amin(a, axis=None, out=None, keepdims=False):
13 return um.minimum.reduce(a, axis=axis,
---> 14 out=out, keepdims=keepdims)
15
16 def _sum(a, axis=None, dtype=None, out=None, keepdims=False):
ValueError: zero-size array to reduction operation minimum which has no identity
采样是随机的而不是分层的，因此没有考虑到两个小集群。
我说的对吗？
是的，你是对的。抽样不是分层的，因为它在进行抽样时不考虑标签。
这是采样的方式（版本 0.14.1）
indices = random_state.permutation(X.shape[0])[:sample_size]
其中 X 是大小为 [n_samples_a， n_samples_a] 或 [n_samples_a， n_features] 的输入数组。
我认为
你是对的，当前的实现不支持平衡重采样。
只是2020年的更新：
从scikit-learn 0.22.1开始，抽样仍然是随机的（即不分层）。源代码仍然是：
indices = random_state.permutation(X.shape[0])[:sample_size]