问题描述
我正在使用 HDBSCAN 为给定的集群模型生成预测数据。然后我尝试使用 approximate_predict 函数对新点进行分类，以找到新点的正确聚类。该模型为新点返回正确的聚类，但概率/强度始终为 0.0。为了生成模型并对我使用的新点进行分类：
# Generate the model
cluster_model = hdbscan.HDBSCAN(metric='euclidean',min_cluster_size=3,cluster_selection_epsilon=0.4,prediction_data=True).fit(data)
# Classify new point
cluster,prob = hdbscan.approximate_predict(cluster_model,new_point)
print(cluster,prob)
据我所知，如果强度/概率为 0.0，则该点已被归类为噪声。通过对新点的手动分析，我可以看到它们确实适合原始集群的核心，所以我不明白为什么概率总是 0.0？
解决方法
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