§
    ¨éUgÂ
  ã                   ód   — d Z ddlZddlZddlZddlmZ ddlmZ ddl	m
Z
 ddlmZ d„ Zd„ Zd	„ ZdS )
z2
Tests for sklearn.cluster._feature_agglomeration
é    N)Úassert_array_equal)ÚFeatureAgglomeration)Ú
make_blobs)Úassert_array_almost_equalc                  ó
  — d} t          j        g d¢¦  «                             dd¦  «        }t          | t           j        ¬¦  «        }t          | t           j        ¬¦  «        }|                     |¦  «         |                     |¦  «         t          j        t          j        |j	        ¦  «        ¦  «        | k    sJ ‚t          j        t          j        |j	        ¦  «        ¦  «        | k    sJ ‚t          j        |j	        ¦  «        |j
        d         k    sJ ‚t          j        |j	        ¦  «        |j
        d         k    sJ ‚|                     |¦  «        }|                     |¦  «        }|j
        d         | k    sJ ‚|j
        d         | k    sJ ‚|t          j        dg¦  «        k    sJ ‚|t          j        dg¦  «        k    sJ ‚|                     |¦  «        }|                     |¦  «        }t          j        |d         ¦  «        j        | k    sJ ‚t          j        |d         ¦  «        j        | k    sJ ‚t          |                     |¦  «        |¦  «         t          |                     |¦  «        |¦  «         d S )Né   ©r   r   r   é   ©Ú
n_clustersÚpooling_funcgUUUUUUÕ?g        r   )ÚnpÚarrayÚreshaper   ÚmeanÚmedianÚfitÚsizeÚuniqueÚlabels_ÚshapeÚ	transformÚinverse_transformr   )r   ÚXÚ
agglo_meanÚagglo_medianÚXt_meanÚ	Xt_medianÚX_full_meanÚX_full_medians           úo/var/www/surfInsights/venv3-11/lib/python3.11/site-packages/sklearn/cluster/tests/test_feature_agglomeration.pyÚtest_feature_agglomerationr"      sO  € Ø€JÝ
Œ���ÑÔ×#Ò# A qÑ)Ô)€Aå%°Í"Ì'ÐRÑRÔR€JÝ'°:ÍBÌIÐVÑVÔV€LØ‡N‚N�1ÑÔÐØ×Ò�QÑÔÐåŒ7•2”9˜ZÔ/Ñ0Ô0Ñ1Ô1°ZÒ?Ð?Ð?Ð?ÝŒ7•2”9˜\Ô1Ñ2Ô2Ñ3Ô3°zÒAÐAÐAÐAÝŒ7�:Ô%Ñ&Ô&¨!¬'°!¬*Ò4Ð4Ð4Ð4ÝŒ7�<Ô'Ñ(Ô(¨A¬G°A¬JÒ6Ð6Ð6Ð6ð ×"Ò" 1Ñ%Ô%€GØ×&Ò& qÑ)Ô)€IØŒ=˜Ô˜zÒ)Ð)Ð)Ð)ØŒ?˜1Ô Ò+Ð+Ð+Ð+Ø•b”h ˜yÑ)Ô)Ò)Ð)Ð)Ð)Ø�œ # ™œÒ'Ð'Ð'Ð'ð ×.Ò.¨wÑ7Ô7€KØ ×2Ò2°9Ñ=Ô=€MÝŒ9�[ ”^Ñ$Ô$Ô)¨ZÒ7Ð7Ð7Ð7ÝŒ9�] 1Ô%Ñ&Ô&Ô+¨zÒ9Ð9Ð9Ð9å˜j×2Ò2°;Ñ?Ô?ÀÑIÔIÐIÝ˜l×4Ò4°]ÑCÔCÀYÑOÔOÐOÐOÐOó    c                  óü   — t          dd¬¦  «        \  } }t          d¬¦  «        }|                     | ¦  «         |j        }|                     ¦   «         }t          d„ t          |¦  «        D ¦   «         |¦  «         dS )z9Check `get_feature_names_out` for `FeatureAgglomeration`.é   r   )Ú
n_featuresÚrandom_stater
   )r   c                 ó   — g | ]}d |› �‘ŒS )Úfeatureagglomeration© )Ú.0Úis     r!   ú
<listcomp>z@test_feature_agglomeration_feature_names_out.<locals>.<listcomp>:   s!   € Ð?Ð?Ð?¨Ð	# Ð	#Ð	#Ð?Ð?Ð?r#   N)r   r   r   Ún_clusters_Úget_feature_names_outr   Úrange)r   Ú_Úagglor   Ú	names_outs        r!   Ú,test_feature_agglomeration_feature_names_outr4   1   s‡   € å °Ð3Ñ3Ô3�D€A€qÝ ¨AÐ.Ñ.Ô.€EØ	‡I‚Iˆa�L„L€LØÔ"€Jà×+Ò+Ñ-Ô-€IÝØ?Ð?­U°:Ñ->Ô->Ð?Ñ?Ô?Àñô ð ð ð r#   c                  óF  — t          j        g d¢¦  «                             dd¦  «        } t          dt           j        ¬¦  «        }|                     | ¦  «         |                     | ¦  «        } t          j        t          d¬¦  «        5  | 
                    ¦   «          d d d ¦  «         n# 1 swxY w Y   t          j        t          d¬¦  «        5  | 
                    | | ¬¦  «         d d d ¦  «         n# 1 swxY w Y   t          j        d	¬
¦  «        5  t          j        d¦  «         | 
                    | ¦  «         d d d ¦  «         n# 1 swxY w Y   t          j        t          d¬¦  «        5  | 
                    | ¬¦  «         d d d ¦  «         d S # 1 swxY w Y   d S )Nr	   r   r
   r   z$Missing required positional argument)Úmatchz%Cannot use both X and Xt. Use X only.)r   ÚXtT)ÚrecordÚerrorzXt was renamed X in version 1.5)r7   )r   r   r   r   r   r   r   ÚpytestÚraisesÚ	TypeErrorr   ÚwarningsÚcatch_warningsÚsimplefilterÚwarnsÚFutureWarning)r   Úests     r!   Ú%test_inverse_transform_Xt_deprecationrC   ?   s  € Ý
Œ���ÑÔ×#Ò# A qÑ)Ô)€Aå
¨!½"¼'Ð
BÑ
BÔ
B€CØ‡G‚GˆA�J„J€JØ�Š�aÑÔ€Aå	Œ•yÐ(NÐ	OÑ	OÔ	Oð  ð  Ø×ÒÑÔÐð ð  ð  ñ  ô  ð  ð  ð  ð  ð  ð  øøøð  ð  ð  ð  õ 
Œ•yÐ(OÐ	PÑ	PÔ	Pð )ð )Ø×Ò  aÐÑ(Ô(Ð(ð)ð )ð )ñ )ô )ð )ð )ð )ð )ð )ð )øøøð )ð )ð )ð )õ 
Ô	 ¨Ð	-Ñ	-Ô	-ð !ð !ÝÔ˜gÑ&Ô&Ð&Ø×Ò˜aÑ Ô Ð ð!ð !ð !ñ !ô !ð !ð !ð !ð !ð !ð !øøøð !ð !ð !ð !õ 
Œ•mÐ+LÐ	MÑ	MÔ	Mð $ð $Ø×Ò ÐÑ#Ô#Ð#ð$ð $ð $ñ $ô $ð $ð $ð $ð $ð $ð $ð $øøøð $ð $ð $ð $ð $ð $sH   ÂB,Â,B0Â3B0ÃC6Ã6C:Ã=C:Ä*EÅEÅEÅ2FÆFÆF)Ú__doc__r=   Únumpyr   r:   Únumpy.testingr   Úsklearn.clusterr   Úsklearn.datasetsr   Úsklearn.utils._testingr   r"   r4   rC   r*   r#   r!   ú<module>rJ      s²   ððð ð
 €€€à Ð Ð Ð Ø €€€Ø ,Ð ,Ð ,Ð ,Ð ,Ð ,à 0Ð 0Ð 0Ð 0Ð 0Ð 0Ø 'Ð 'Ð 'Ð 'Ð 'Ð 'Ø <Ð <Ð <Ð <Ð <Ð <ðPð Pð Pð@
ð 
ð 
ð$ð $ð $ð $ð $r#   