§
    qŠtj­  ã                   óN   — d 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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           ún/var/www/html/CA-Chatbot/venv/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>6   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_outr2   -   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!   )Ú__doc__Únumpyr   Únumpy.testingr   Úsklearn.clusterr   Úsklearn.datasetsr   Úsklearn.utils._testingr   r    r2   r(   r!   r   ú<module>r9      s‘   ððð ð Ð Ð Ð 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 
r!   