Implementing relaxed matching for layer 2 and layer 3.
[pingpong.git] / python_ml / plotting-dbscan.py
index 9b5d1ab..2202a8e 100644 (file)
@@ -58,6 +58,7 @@ unique_labels = set(labels)
 colors = [plt.cm.Spectral(each)
           for each in np.linspace(0, 1, len(unique_labels))]
 for k, col in zip(unique_labels, colors):
+    cluster_col = [1, 0, 0, 1]
     if k == -1:
         # Black used for noise.
         col = [0, 0, 0, 1]
@@ -65,7 +66,7 @@ for k, col in zip(unique_labels, colors):
     class_member_mask = (labels == k)
 
     xy = X[class_member_mask & core_samples_mask]
-    plt.plot(xy[:, 0], xy[:, 1], 'o',
+    plt.plot(xy[:, 0], xy[:, 1], 'o', markerfacecolor=tuple(cluster_col),
              markeredgecolor='k', markersize=10)
 
     xy = X[class_member_mask & ~core_samples_mask]
@@ -83,7 +84,7 @@ for pair in pairsArr:
        else:
        # Only print the frequency when this is a real cluster
                plt.text(pair[0], pair[1], str(pair[0]) + ", " + str(pair[1]) + 
-                       " - Freq: " + str(labels.tolist().count(labels[count])), fontsize=10)
+                       " : " + str(labels.tolist().count(labels[count])), fontsize=10)
        count = count + 1