scikit-learn-contrib/hdbscan

Introduce sample weighting in HDBSCAN

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#148 aperta il 5 dic 2017

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Descrizione

Like for DBSCAN it would be very useful to also have the possibility to use a "sample_weight" parameter when performing HDBSCAN clustering trough the fit method. This to take into account possible presence of data containing element duplicates.

DBSCAN is just using sample_weight in the following way:

n_neighbors = np.array([np.sum(sample_weight[neighbors]) for neighbors in neighborhoods])

do you know if this is already planned at same time or not?

Guida contributor

Direzione di ricerca
Ispeziona come DBSCAN implementa sample weight in sklearn e applica un calcolo simile del peso dei vicini nel metodo fit di HDBSCAN.
Tech stack
python
Dominio
machine learningdata
Tipo issue
Funzionalità
DifficoltàQuanto dovrebbe essere impegnativa per un nuovo contributor.
3
Tempo stimatoTempo stimato per completare e verificare uno scope piccolo.
1-3 ore
Stato attivitàQuanto è probabile che la issue sia ancora attiva e reviewable.
Attiva
ChiarezzaQuanto chiaramente la issue descrive problema, scope e risultato atteso.
Chiara
Prerequisiti
Pythonscikit learn
Adatta ai principiantiQuanto la issue è adatta a contributor alla prima esperienza.
50