我正在使用sklearn的DBSCAN对我的数据进行聚类，代码如下所示。

# 应用DBSCAN（sims == 我的数据，列表的列表形式）
db1 = DBSCAN(min_samples=1, metric='precomputed').fit(sims)
db1_labels = db1.labels_
db1n_clusters_ = len(set(db1_labels)) - (1 if -1 in db1_labels else 0)
# 返回聚类的数量（例如，10个聚类）
print('估计的聚类数量: %d' % db1n_clusters_)

现在我想获取按大小（每个聚类中的数据点数量）排序的前3个聚类。请告诉我如何在sklearn中获取聚类大小？

回答：

另一种方法是使用numpy.unique：

db1_labels = db1.labels_
labels, counts = np.unique(db1_labels[db1_labels>=0], return_counts=True)
print(labels[np.argsort(-counts)[:3]])