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Buffer view does not expose strides <strided and direct or indirect> sklearn.cluster._k_means_elkan unable to allocate array data. itemsize <= 0 for cython.array No matching signature found elkan_iter_chunked_sparse Invalid shape in axis %d: %d. weight_in_clusters_chunk elkan_iter_chunked_dense Cannot index with type '%s' <contiguous and indirect> <MemoryView of %r at 0x%x> <MemoryView of %r object> <contiguous and direct> centers_squared_norms center_half_distances <strided and indirect> distance_next_center n_samples_chunk_eff weight_in_clusters <strided and direct> init_bounds_sparse cline_in_traceback __pyx_unpickle_Enum init_bounds_dense centers_new_chunk __setstate_cython__ __pyx_PickleError n_samples_chunk dtype_is_object allocate_buffer View.MemoryView update_centers _k_means_common utils.extmath sample_weight __reduce_cython__ __pyx_getbuffer n_samples_rem upper_bounds stringsource __pyx_checksum lower_bounds center_shift best_cluster centers_old centers_new PickleError MemoryError signatures __pyx_vtable__ __pyx_result n_features n_clusters ValueError IndexError CHUNK_SIZE row_norms __reduce_ex__ __pyx_state n_threads n_samples enumerate chunk_idx X_indices TypeError __setstate__ __pyx_type n_chunks min_dist itemsize __getstate__ defaults X_indptr Ellipsis squared memview indices fortran centers update unpack struct __reduce__ pickle __name__ labels kwargs indptr __import__ format encode double X_data strip start split shape range numpy float flags error dtype __class__ ASCII __test__ stop step size pack ndim name mode __main__ lock kind dist __dict__ data base args obj __new__ end id | s k j i c X O () %.200s() takes %.8s %zd positional argument%.1s (%zd given) only single character unicode strings can be converted to Py_UCS4, got length %zd Buffer dtype mismatch, expected %s%s%s but got %s Buffer dtype mismatch, expected '%s' but got %s in '%s.%s' %.200s() takes no arguments (%zd given) %.200s() takes exactly one argument (%zd given) Bad call flags in __Pyx_CyFunction_Call. METH_OLDARGS is no longer supported! %.200s() takes no keyword arguments while calling a Python object NULL result without error in PyObject_Call memviewslice is already initialized! Shared Cython type %.200s is not a type object Shared Cython type %.200s has the wrong size, try recompiling %.200s does not export expected C function %.200s C function %.200s.%.200s has wrong signature (expected %.500s, got %.500s) Interpreter change detected - this module can only be loaded into one interpreter per process. %s() got multiple values for keyword argument '%U' %.200s() keywords must be strings %s() got an unexpected keyword argument '%U' Unexpected format string character: '%c' Expected a dimension of size %zu, got %zu Expected %d dimensions, got %d Python does not define a standard format string size for long double ('g').. Buffer dtype mismatch; next field is at offset %zd but %zd expected Acquisition count is %d (line %d) ord() expected string of length 1, but %.200s found ord() expected a character, but string of length %zd found Big-endian buffer not supported on little-endian compiler Buffer acquisition: Expected '{' after 'T' Cannot handle repeated arrays in format string Does not understand character buffer dtype format string ('%c') Expected a dimension of size %zu, got %d Expected a comma in format string, got '%c' Expected %d dimension(s), got %d Unexpected end of format string, expected ')' __annotations__ must be set to a dict object __defaults__ must be set to a tuple object __kwdefaults__ must be set to a dict object __name__ must be set to a string object __qualname__ must be set to a string object function's dictionary may not be deleted setting function's dictionary to a non-dict Cannot convert %.200s to %.200s Unable to initialize pickling for %s sklearn.cluster._k_means_elkan._update_chunk_sparse __int__ returned non-int (type %.200s). The ability to return an instance of a strict subclass of int is deprecated, and may be removed in a future version of Python. __%.4s__ returned non-%.4s (type %.200s) value too large to convert to int '%.200s' object is not subscriptable cannot fit '%.200s' into an index-sized integer unbound method %.200S() needs an argument Need at least one argument, 0 given. First argument should be of type %.200s, got %.200s. calling %R should have returned an instance of BaseException, not %R raise: exception class must be a subclass of BaseException sklearn/cluster/_k_means_elkan.c sklearn/cluster/_k_means_elkan.pyx sklearn.cluster._k_means_elkan.__defaults__ View.MemoryView.memoryview.itemsize.__get__ View.MemoryView.memoryview.ndim.__get__ View.MemoryView.get_slice_from_memview View.MemoryView.memoryview.is_f_contig View.MemoryView.memoryview.is_c_contig View.MemoryView.array.memview.__get__ Module '_k_means_elkan' has already been imported. Re-initialisation is not supported. sklearn.cluster._k_means_elkan compiletime version %s of module '%.100s' does not match runtime version %s sklearn.cluster._k_means_common float (float *, float *, int, int) __pyx_fuse_0_euclidean_dense_dense double (double *, double *, int, int) __pyx_fuse_1_euclidean_dense_dense float (__Pyx_memviewslice, __Pyx_memviewslice, __Pyx_memviewslice, float, int) __pyx_fuse_0_euclidean_sparse_dense double (__Pyx_memviewslice, __Pyx_memviewslice, __Pyx_memviewslice, double, int) __pyx_fuse_1_euclidean_sparse_dense void (__Pyx_memviewslice, __Pyx_memviewslice, __Pyx_memviewslice, __Pyx_memviewslice, __Pyx_memviewslice, __Pyx_memviewslice, int __pyx_skip_dispatch) __pyx_fuse_0_relocate_empty_clusters_dense __pyx_fuse_1_relocate_empty_clusters_dense void (__Pyx_memviewslice, __Pyx_memviewslice, __Pyx_memviewslice, __Pyx_memviewslice, __Pyx_memviewslice, __Pyx_memviewslice, __Pyx_memviewslice, __Pyx_memviewslice, int __pyx_skip_dispatch) __pyx_fuse_0_relocate_empty_clusters_sparse __pyx_fuse_1_relocate_empty_clusters_sparse void (__Pyx_memviewslice, __Pyx_memviewslice) void (__Pyx_memviewslice, __Pyx_memviewslice, __Pyx_memviewslice) init sklearn.cluster._k_means_elkan 'NoneType' object is not subscriptable hasattr(): attribute name must be string View.MemoryView.__pyx_unpickle_Enum__set_state PyObject_GetBuffer: view==NULL argument is obsolete View.MemoryView.memoryview.__getbuffer__ View.MemoryView.array.__getbuffer__ View.MemoryView.memoryview_cwrapper Buffer has wrong number of dimensions (expected %d, got %d) Item size of buffer (%zu byte%s) does not match size of '%s' (%zu byte%s) Buffer is not indirectly contiguous in dimension %d. Buffer and memoryview are not contiguous in the same dimension. C-contiguous buffer is not contiguous in dimension %d C-contiguous buffer is not indirect in dimension %d Buffer exposes suboffsets but no strides Buffer not compatible with direct access in dimension %d. Buffer is not indirectly accessible in dimension %d. Step may not be zero (axis %d) All dimensions preceding dimension %d must be indexed and not sliced View.MemoryView.slice_memviewslice View.MemoryView.memoryview_fromslice View.MemoryView.memoryview_copy_from_slice View.MemoryView.memoryview.size.__get__ View.MemoryView.memoryview.nbytes.__get__ View.MemoryView.memoryview.suboffsets.__get__ View.MemoryView.memoryview.strides.__get__ View.MemoryView.memoryview.shape.__get__ Cannot transpose memoryview with indirect dimensions View.MemoryView.transpose_memslice View.MemoryView.memoryview_copy View.MemoryView.memoryview.T.__get__ View.MemoryView.copy_data_to_temp View.MemoryView.memoryview_copy_contents View.MemoryView.memoryview.__str__ View.MemoryView.memoryview.__repr__ View.MemoryView.memoryview.setitem_indexed View.MemoryView.assert_direct_dimensions View.MemoryView.memoryview.setitem_slice_assign_scalar View.MemoryView.memoryview.setitem_slice_assignment View.MemoryView.Enum.__setstate_cython__ View.MemoryView.array.__getattr__ View.MemoryView.array.__setitem__ Subscript deletion not supported by %.200s View.MemoryView.array.__getitem__ View.MemoryView.array.get_memview View.MemoryView.__pyx_unpickle_Enum View.MemoryView._memoryviewslice.__setstate_cython__ View.MemoryView._memoryviewslice.__reduce_cython__ View.MemoryView.memoryview.__setstate_cython__ View.MemoryView.memoryview.__reduce_cython__ View.MemoryView.array.__setstate_cython__ View.MemoryView.array.__reduce_cython__ integer division or modulo by zero value too large to perform division View.MemoryView.pybuffer_index View.MemoryView.memoryview.get_item_pointer View.MemoryView.memoryview.assign_item_from_object View.MemoryView._memoryviewslice.assign_item_from_object View.MemoryView.Enum.__reduce_cython__ sklearn.cluster._k_means_elkan.init_bounds_dense too many values to unpack (expected %zd) need more than %zd value%.1s to unpack 'NoneType' object is not iterable View.MemoryView.memoryview.__setitem__ local variable '%s' referenced before assignment View.MemoryView.memoryview.__getitem__ View.MemoryView.memoryview.is_slice sklearn.cluster._k_means_elkan.init_bounds_sparse Argument '%.200s' has incorrect type (expected %.200s, got %.200s) View.MemoryView.array.__cinit__ Argument '%.200s' must not be None object of type 'NoneType' has no len() expected bytes, NoneType found sklearn.cluster._k_means_elkan.elkan_iter_chunked_sparse View.MemoryView.memoryview.__cinit__ Cannot copy memoryview slice with indirect dimensions (axis %d) View.MemoryView.array_cwrapper View.MemoryView.memoryview.copy_fortran View.MemoryView.memoryview.copy dictionary changed size during iteration sklearn.cluster._k_means_elkan.__pyx_fused_cpdef sklearn.cluster._k_means_elkan.elkan_iter_chunked_dense View.MemoryView.memoryview.convert_item_to_object View.MemoryView._memoryviewslice.convert_item_to_object sklearn.cluster._k_means_elkan._memoryviewslice Internal class for passing memoryview slices to Python sklearn.cluster._k_means_elkan.memoryview sklearn.cluster._k_means_elkan.Enum sklearn.cluster._k_means_elkan.array __pyx_fuse_1elkan_iter_chunked_sparse __pyx_fuse_0elkan_iter_chunked_sparse __pyx_fuse_1elkan_iter_chunked_dense __pyx_fuse_0elkan_iter_chunked_dense __pyx_fuse_1init_bounds_sparse __pyx_fuse_0init_bounds_sparse ð¿ ø ð? ¿ À;Ä × x®ûÿà (¸ûÿ
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Update labels and centers (inplace), for one iteration, distributed
over data chunks.
Parameters
----------
X : sparse matrix of shape (n_samples, n_features)
The observations to cluster. Must be in CSR format.
sample_weight : ndarray of shape (n_samples,), dtype=floating
The weights for each observation in X.
centers_old : ndarray of shape (n_clusters, n_features), dtype=floating
Centers before previous iteration, placeholder for the centers after
previous iteration.
centers_new : ndarray of shape (n_clusters, n_features), dtype=floating
Centers after previous iteration, placeholder for the new centers
computed during this iteration.
weight_in_clusters : ndarray of shape (n_clusters,), dtype=floating
Placeholder for the sums of the weights of every observation assigned
to each center.
center_half_distances : ndarray of shape (n_clusters, n_clusters), dtype=floating
Half pairwise distances between centers.
distance_next_center : ndarray of shape (n_clusters,), dtype=floating
Distance between each center its closest center.
upper_bounds : ndarray of shape (n_samples,), dtype=floating
Upper bound for the distance between each sample and its center,
updated inplace.
lower_bounds : ndarray of shape (n_samples, n_clusters), dtype=floating
Lower bound for the distance between each sample and each center,
updated inplace.
labels : ndarray of shape (n_samples,), dtype=int
labels assignment.
center_shift : ndarray of shape (n_clusters,), dtype=floating
Distance between old and new centers.
n_threads : int
The number of threads to be used by openmp.
update_centers : bool
- If True, the labels and the new centers will be computed, i.e. runs
the E-step and the M-step of the algorithm.
- If False, only the labels will be computed, i.e runs the E-step of
the algorithm. This is useful especially when calling predict on a
fitted model.
Single iteration of K-means Elkan algorithm with dense input.
Update labels and centers (inplace), for one iteration, distributed
over data chunks.
Parameters
----------
X : ndarray of shape (n_samples, n_features), dtype=floating
The observations to cluster.
sample_weight : ndarray of shape (n_samples,), dtype=floating
The weights for each observation in X.
centers_old : ndarray of shape (n_clusters, n_features), dtype=floating
Centers before previous iteration, placeholder for the centers after
previous iteration.
centers_new : ndarray of shape (n_clusters, n_features), dtype=floating
Centers after previous iteration, placeholder for the new centers
computed during this iteration.
weight_in_clusters : ndarray of shape (n_clusters,), dtype=floating
Placeholder for the sums of the weights of every observation assigned
to each center.
center_half_distances : ndarray of shape (n_clusters, n_clusters), dtype=floating
Half pairwise distances between centers.
distance_next_center : ndarray of shape (n_clusters,), dtype=floating
Distance between each center its closest center.
upper_bounds : ndarray of shape (n_samples,), dtype=floating
Upper bound for the distance between each sample and its center,
updated inplace.
lower_bounds : ndarray of shape (n_samples, n_clusters), dtype=floating
Lower bound for the distance between each sample and each center,
updated inplace.
labels : ndarray of shape (n_samples,), dtype=int
labels assignment.
center_shift : ndarray of shape (n_clusters,), dtype=floating
Distance between old and new centers.
n_threads : int
The number of threads to be used by openmp.
update_centers : bool
- If True, the labels and the new centers will be computed, i.e. runs
the E-step and the M-step of the algorithm.
- If False, only the labels will be computed, i.e runs the E-step of
the algorithm. This is useful especially when calling predict on a
fitted model.
Initialize upper and lower bounds for each sample for sparse input data.
Given X, centers and the pairwise distances divided by 2.0 between the
centers this calculates the upper bounds and lower bounds for each sample.
The upper bound for each sample is set to the distance between the sample
and the closest center.
The lower bound for each sample is a one-dimensional array of n_clusters.
For each sample i assume that the previously assigned cluster is c1 and the
previous closest distance is dist, for a new cluster c2, the
lower_bound[i][c2] is set to distance between the sample and this new
cluster, if and only if dist > center_half_distances[c1][c2]. This prevents
computation of unnecessary distances for each sample to the clusters that
it is unlikely to be assigned to.
Parameters
----------
X : sparse matrix of shape (n_samples, n_features), dtype=floating
The input data. Must be in CSR format.
centers : ndarray of shape (n_clusters, n_features), dtype=floating
The cluster centers.
center_half_distances : ndarray of shape (n_clusters, n_clusters), dtype=floating
The half of the distance between any 2 clusters centers.
labels : ndarray of shape(n_samples), dtype=int
The label for each sample. This array is modified in place.
upper_bounds : ndarray of shape(n_samples,), dtype=floating
The upper bound on the distance between each sample and its closest
cluster center. This array is modified in place.
lower_bounds : ndarray of shape(n_samples, n_clusters), dtype=floating
The lower bound on the distance between each sample and each cluster
center. This array is modified in place.
n_threads : int
The number of threads to be used by openmp.
Initialize upper and lower bounds for each sample for dense input data.
Given X, centers and the pairwise distances divided by 2.0 between the
centers this calculates the upper bounds and lower bounds for each sample.
The upper bound for each sample is set to the distance between the sample
and the closest center.
The lower bound for each sample is a one-dimensional array of n_clusters.
For each sample i assume that the previously assigned cluster is c1 and the
previous closest distance is dist, for a new cluster c2, the
lower_bound[i][c2] is set to distance between the sample and this new
cluster, if and only if dist > center_half_distances[c1][c2]. This prevents
computation of unnecessary distances for each sample to the clusters that
it is unlikely to be assigned to.
Parameters
----------
X : ndarray of shape (n_samples, n_features), dtype=floating
The input data.
centers : ndarray of shape (n_clusters, n_features), dtype=floating
The cluster centers.
center_half_distances : ndarray of shape (n_clusters, n_clusters), dtype=floating
The half of the distance between any 2 clusters centers.
labels : ndarray of shape(n_samples), dtype=int
The label for each sample. This array is modified in place.
upper_bounds : ndarray of shape(n_samples,), dtype=floating
The upper bound on the distance between each sample and its closest
cluster center. This array is modified in place.
lower_bounds : ndarray, of shape(n_samples, n_clusters), dtype=floating
The lower bound on the distance between each sample and each cluster
center. This array is modified in place.
n_threads : int
The number of threads to be used by openmp.
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