这是我的代码:
import numpy as np
from scipy.cluster.hierarchy import fclusterdata
def mydist(p1,p2):
return 1
Y = np.random.randn(100000,2)
fclust1 = fclusterdata(Y, 1.0, metric=mydist)
它会产生以下错误:
MemoryError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-52-818db8791e96> in <module>()
----> 1 fclust1 = fclusterdata(Y, 1.0, metric=mydist)
C:\Anaconda3\lib\site-packages\scipy\cluster\hierarchy.py in fclusterdata(X, t, criterion, metric, depth, method, R)
1682 'array.')
1683
-> 1684 Y = distance.pdist(X, metric=metric)
1685 Z = linkage(Y, method=method)
1686 if R is None:
C:\Anaconda3\lib\site-packages\scipy\spatial\distance.py in pdist(X, metric, p, w, V, VI)
1218
1219 m, n = s
-> 1220 dm = np.zeros((m * (m - 1)) // 2, dtype=np.double)
1221
1222 wmink_names = ['wminkowski', 'wmi', 'wm', 'wpnorm']
MemoryError:
所以我猜我的矢量太大了。我有点惊讶,因为我的距离函数是微不足道的。 fclusterdata
可以接受的最大尺寸向量是多少?
答案 0 :(得分:3)
分层聚类通常需要成对距离矩阵。
这意味着您需要O(n ^ 2)内存。它并没有'看到'你的距离是恒定的(并且优化它也没有意义)。
这不是一个非常可扩展的算法。