关于HDBSCAN_flat()参数n_clusters最大值及相关问题的咨询

问题1 #

使用HDBSCAN_flat()时指定n_clusters=4，出现警告：

UserWarning: HDBSCAN can only compute 3 clusters. Setting n_clusters to 3...

请问能否在指定参数前获取max_eom_clusters？
尝试过程：发现max_eom_clusters（即max_clusters）在flat.py的656-657行计算，但_select_clusters()是保护函数无法在自定义类中调用。

解答 #

可以提前获取max_eom_clusters，有两种可行方式：

• 手动复刻核心计算逻辑：先初始化HDBSCAN实例并拟合数据，拿到cluster_hierarchy属性，然后参考flat.py中656-657行的代码逻辑，自行计算max_clusters。本质是基于EOM方法，从簇的层次结构里统计可分割出的最大簇数量。
• 间接调用内部方法（需注意版本兼容性）：创建HDBSCANFlat类实例后，先调用_condense_tree()生成凝聚树，再调用_compute_cluster_selection()，返回结果里包含max_clusters。不过这种方式依赖HDBSCAN的内部实现，后续版本更新可能导致代码失效，需谨慎使用。

问题2 #

HDBSCAN().fit(X)得到的是最优聚类数而非最大聚类数，因此用该最优值作为max_eom_clusters并不合适，这个观点是否正确？

解答 #

这个观点是正确的。

• HDBSCAN.fit()返回的最优聚类数是综合噪声占比、簇的稳定性等指标筛选出的“最合理”聚类结果，核心目标是保证聚类质量。
• max_eom_clusters是数据通过EOM方法能划分出的最大簇数量，仅关注层次聚类结构中可拆分的极限，不考虑簇的合理性。
  两者的计算逻辑和目标完全不同，用最优聚类数替代max_eom_clusters会丢失数据层次结构里的最大可分信息，显然不合适。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Dancingmeow