聚類算法python函數(shù) 什么叫聚類算法

譜聚類（Spectral clustering）（python實現(xiàn)）

譜聚類概念：

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譜聚類是一種基于圖論的聚類方法，通過對樣本數(shù)據(jù)的拉普拉斯矩陣的特征向量進行聚類，從而達到對樣本數(shù)據(jù)聚類的母的。譜聚類可以理解為將高維空間的數(shù)據(jù)映射到低維，然后在低維空間用其它聚類算法（如KMeans）進行聚類。

算法步驟

1 計算相似度矩陣 W

2 計算度矩陣 D

3 計算拉普拉斯矩陣L=D-W

4 計算L的特征值，將特征值從小到大排序，取前k個特征值.將這個特征值向量轉換為矩陣

5 通過其他聚類算法對其進行聚類，如k-means

詳細公式和概念請到大佬博客

相比較PCA降維中取前k大的特征值對應的特征向量，這里取得是前k小的特征值對應的特征向量。但是上述的譜聚類算法并不是最優(yōu)的，接下來我們一步一步的分解上面的步驟，總結一下在此基礎上進行優(yōu)化的譜聚類的版本。

python實現(xiàn)

例子一：使用譜聚類從噪聲背景中分割目標

效果圖

例子2：分割圖像中硬幣的區(qū)域

效果圖

注意

1）當聚類的類別個數(shù)較小的時候，譜聚類的效果會很好，但是當聚類的類別個數(shù)較大的時候，則不建議使用譜聚類；

（2）譜聚類算法使用了降維的技術，所以更加適用于高維數(shù)據(jù)的聚類；

（3）譜聚類只需要數(shù)據(jù)之間的相似度矩陣，因此對于處理稀疏數(shù)據(jù)的聚類很有效。這點傳統(tǒng)聚類算法（比如K-Means）很難做到

（4）譜聚類算法建立在譜圖理論基礎上，與傳統(tǒng)的聚類算法相比，它具有能在任意形狀的樣本空間上聚類且收斂于全局最優(yōu)解

（5）譜聚類對相似度圖的改變和聚類參數(shù)的選擇非常的敏感；

（6）譜聚類適用于均衡分類問題，即各簇之間點的個數(shù)相差不大，對于簇之間點個數(shù)相差懸殊的聚類問題，譜聚類則不適用；

參考

譜聚類算法介紹

sklearn官網(wǎng)

kmeans算法用Python怎么實現(xiàn)

1、從Kmeans說起

Kmeans是一個非?；A的聚類算法，使用了迭代的思想，關于其原理這里不說了。下面說一下如何在matlab中使用kmeans算法。

創(chuàng)建7個二維的數(shù)據(jù)點：

復制代碼代碼如下:

x=[randn(3,2)*.4;randn(4,2)*.5+ones(4,1)*[4 4]];

使用kmeans函數(shù)：

復制代碼代碼如下:

class = kmeans(x, 2);

x是數(shù)據(jù)點，x的每一行代表一個數(shù)據(jù)；2指定要有2個中心點，也就是聚類結果要有2個簇。 class將是一個具有70個元素的列向量，這些元素依次對應70個數(shù)據(jù)點，元素值代表著其對應的數(shù)據(jù)點所處的分類號。某次運行后，class的值是：

復制代碼代碼如下:

這說明x的前三個數(shù)據(jù)點屬于簇2，而后四個數(shù)據(jù)點屬于簇1。 kmeans函數(shù)也可以像下面這樣使用：

復制代碼代碼如下:

[class, C, sumd, D] = kmeans(x, 2)

class =

C =

4.0629 4.0845

-0.1341 0.1201

sumd =

1.2017

0.2939

D =

34.3727 0.0184

29.5644 0.1858

36.3511 0.0898

0.1247 37.4801

0.7537 24.0659

0.1979 36.7666

0.1256 36.2149

class依舊代表著每個數(shù)據(jù)點的分類;C包含最終的中心點，一行代表一個中心點；sumd代表著每個中心點與所屬簇內(nèi)各個數(shù)據(jù)點的距離之和；D的每一行也對應一個數(shù)據(jù)點，行中的數(shù)值依次是該數(shù)據(jù)點與各個中心點之間的距離，Kmeans默認使用的距離是歐幾里得距離（參考資料[3]）的平方值。kmeans函數(shù)使用的距離，也可以是曼哈頓距離（L1-距離），以及其他類型的距離，可以通過添加參數(shù)指定。

kmeans有幾個缺點（這在很多資料上都有說明）：

1、最終簇的類別數(shù)目（即中心點或者說種子點的數(shù)目）k并不一定能事先知道，所以如何選一個合適的k的值是一個問題。

2、最開始的種子點的選擇的好壞會影響到聚類結果。

3、對噪聲和離群點敏感。

4、等等。

2、kmeans++算法的基本思路

kmeans++算法的主要工作體現(xiàn)在種子點的選擇上，基本原則是使得各個種子點之間的距離盡可能的大，但是又得排除噪聲的影響。以下為基本思路：

1、從輸入的數(shù)據(jù)點集合（要求有k個聚類）中隨機選擇一個點作為第一個聚類中心

2、對于數(shù)據(jù)集中的每一個點x，計算它與最近聚類中心(指已選擇的聚類中心)的距離D(x)

3、選擇一個新的數(shù)據(jù)點作為新的聚類中心，選擇的原則是：D(x)較大的點，被選取作為聚類中心的概率較大

4、重復2和3直到k個聚類中心被選出來

5、利用這k個初始的聚類中心來運行標準的k-means算法

假定數(shù)據(jù)點集合X有n個數(shù)據(jù)點，依次用X(1)、X(2)、……、X(n)表示，那么，在第2步中依次計算每個數(shù)據(jù)點與最近的種子點（聚類中心）的距離，依次得到D(1)、D(2)、……、D(n)構成的集合D。在D中，為了避免噪聲，不能直接選取值最大的元素，應該選擇值較大的元素，然后將其對應的數(shù)據(jù)點作為種子點。

如何選擇值較大的元素呢，下面是一種思路（暫未找到最初的來源，在資料[2]等地方均有提及，筆者換了一種讓自己更好理解的說法）：把集合D中的每個元素D(x)想象為一根線L(x)，線的長度就是元素的值。將這些線依次按照L(1)、L(2)、……、L(n)的順序連接起來，組成長線L。L(1)、L(2)、……、L(n)稱為L的子線。根據(jù)概率的相關知識，如果我們在L上隨機選擇一個點，那么這個點所在的子線很有可能是比較長的子線，而這個子線對應的數(shù)據(jù)點就可以作為種子點。下文中kmeans++的兩種實現(xiàn)均是這個原理。

3、python版本的kmeans++

在中能找到多種編程語言版本的Kmeans++實現(xiàn)。下面的內(nèi)容是基于python的實現(xiàn)（中文注釋是筆者添加的）：

復制代碼代碼如下:

from math import pi, sin, cos

from collections import namedtuple

from random import random, choice

from copy import copy

try:

import psyco

psyco.full()

except ImportError:

pass

FLOAT_MAX = 1e100

class Point:

__slots__ = ["x", "y", "group"]

def __init__(self, x=0.0, y=0.0, group=0):

self.x, self.y, self.group = x, y, group

def generate_points(npoints, radius):

points = [Point() for _ in xrange(npoints)]

# note: this is not a uniform 2-d distribution

for p in points:

r = random() * radius

ang = random() * 2 * pi

p.x = r * cos(ang)

p.y = r * sin(ang)

return points

def nearest_cluster_center(point, cluster_centers):

"""Distance and index of the closest cluster center"""

def sqr_distance_2D(a, b):

return (a.x - b.x) ** 2 + (a.y - b.y) ** 2

min_index = point.group

min_dist = FLOAT_MAX

for i, cc in enumerate(cluster_centers):

d = sqr_distance_2D(cc, point)

if min_dist d:

min_dist = d

min_index = i

return (min_index, min_dist)

'''

points是數(shù)據(jù)點，nclusters是給定的簇類數(shù)目

cluster_centers包含初始化的nclusters個中心點，開始都是對象-(0,0,0)

'''

def kpp(points, cluster_centers):

cluster_centers[0] = copy(choice(points)) #隨機選取第一個中心點

d = [0.0 for _ in xrange(len(points))] #列表，長度為len(points)，保存每個點離最近的中心點的距離

for i in xrange(1, len(cluster_centers)): # i=1...len(c_c)-1

sum = 0

for j, p in enumerate(points):

d[j] = nearest_cluster_center(p, cluster_centers[:i])[1] #第j個數(shù)據(jù)點p與各個中心點距離的最小值

sum += d[j]

sum *= random()

for j, di in enumerate(d):

sum -= di

if sum 0:

continue

cluster_centers[i] = copy(points[j])

break

for p in points:

p.group = nearest_cluster_center(p, cluster_centers)[0]

'''

points是數(shù)據(jù)點，nclusters是給定的簇類數(shù)目

'''

def lloyd(points, nclusters):

cluster_centers = [Point() for _ in xrange(nclusters)] #根據(jù)指定的中心點個數(shù)，初始化中心點，均為(0,0,0)

# call k++ init

kpp(points, cluster_centers) #選擇初始種子點

# 下面是kmeans

lenpts10 = len(points) 10

changed = 0

while True:

# group element for centroids are used as counters

for cc in cluster_centers:

cc.x = 0

cc.y = 0

cc.group = 0

for p in points:

cluster_centers[p.group].group += 1 #與該種子點在同一簇的數(shù)據(jù)點的個數(shù)

cluster_centers[p.group].x += p.x

cluster_centers[p.group].y += p.y

for cc in cluster_centers: #生成新的中心點

cc.x /= cc.group

cc.y /= cc.group

# find closest centroid of each PointPtr

changed = 0 #記錄所屬簇發(fā)生變化的數(shù)據(jù)點的個數(shù)

for p in points:

min_i = nearest_cluster_center(p, cluster_centers)[0]

if min_i != p.group:

changed += 1

p.group = min_i

# stop when 99.9% of points are good

if changed = lenpts10:

break

for i, cc in enumerate(cluster_centers):

cc.group = i

return cluster_centers

def print_eps(points, cluster_centers, W=400, H=400):

Color = namedtuple("Color", "r g b");

colors = []

for i in xrange(len(cluster_centers)):

colors.append(Color((3 * (i + 1) % 11) / 11.0,

(7 * i % 11) / 11.0,

(9 * i % 11) / 11.0))

max_x = max_y = -FLOAT_MAX

min_x = min_y = FLOAT_MAX

for p in points:

if max_x p.x: max_x = p.x

if min_x p.x: min_x = p.x

if max_y p.y: max_y = p.y

if min_y p.y: min_y = p.y

scale = min(W / (max_x - min_x),

H / (max_y - min_y))

cx = (max_x + min_x) / 2

cy = (max_y + min_y) / 2

print "%%!PS-Adobe-3.0\n%%%%BoundingBox: -5 -5 %d %d" % (W + 10, H + 10)

print ("/l {rlineto} def /m {rmoveto} def\n" +

"/c { .25 sub exch .25 sub exch .5 0 360 arc fill } def\n" +

"/s { moveto -2 0 m 2 2 l 2 -2 l -2 -2 l closepath " +

" gsave 1 setgray fill grestore gsave 3 setlinewidth" +

" 1 setgray stroke grestore 0 setgray stroke }def")

for i, cc in enumerate(cluster_centers):

print ("%g %g %g setrgbcolor" %

(colors[i].r, colors[i].g, colors[i].b))

for p in points:

if p.group != i:

continue

print ("%.3f %.3f c" % ((p.x - cx) * scale + W / 2,

(p.y - cy) * scale + H / 2))

print ("\n0 setgray %g %g s" % ((cc.x - cx) * scale + W / 2,

(cc.y - cy) * scale + H / 2))

print "\n%%%%EOF"

def main():

npoints = 30000

k = 7 # # clusters

points = generate_points(npoints, 10)

cluster_centers = lloyd(points, k)

print_eps(points, cluster_centers)

main()

上述代碼實現(xiàn)的算法是針對二維數(shù)據(jù)的，所以Point對象有三個屬性，分別是在x軸上的值、在y軸上的值、以及所屬的簇的標識。函數(shù)lloyd是kmeans++算法的整體實現(xiàn)，其先是通過kpp函數(shù)選取合適的種子點，然后對數(shù)據(jù)集實行kmeans算法進行聚類。kpp函數(shù)的實現(xiàn)完全符合上述kmeans++的基本思路的2、3、4步。

聚類算法之K均值算法(k-means)的Python實現(xiàn)

K-means算法是硬聚類算法，是典型的基于原型的目標函數(shù)聚類方法的代表，它是數(shù)據(jù)點到原型的某種距離作為優(yōu)化的目標函數(shù)，利用函數(shù)求極值的方法得到迭代運算的調整規(guī)則。K-means算法以歐式距離作為相似度測度，它是求對應某一初始聚類中心向量V最優(yōu)分類，使得評價指標J最小。算法采用誤差平方和準則函數(shù)作為聚類準則函數(shù)。

通常，人們根據(jù)樣本間的某種距離或者相似性來定義聚類，即把相似的（或距離近的）樣本聚為同一類，而把不相似的（或距離遠的）樣本歸在其他類。

所謂聚類問題，就是給定一個元素集合D，其中每個元素具有n個可觀察屬性，使用某種算法將D劃分成k個子集，要求每個子集內(nèi)部的元素之間相異度盡可能低，而不同子集的元素相異度盡可能高。其中每個子集叫做一個簇。

k-means算法是一種很常見的聚類算法，它的基本思想是：通過迭代尋找k個聚類的一種劃分方案，使得用這k個聚類的均值來代表相應各類樣本時所得的總體誤差最小。

看起來還不錯

分析一個公司的客戶分類，這樣可以對不同的客戶使用不同的商業(yè)策略，或是電子商務中分析商品相似度，歸類商品，從而可以使用一些不同的銷售策略，等等。

python代碼如何應用系統(tǒng)聚類和K-means聚類法進行聚類分析？然后選擇變量，建立適當?shù)哪Ｐ停?/h2>
-Means聚類算法
k-means算法以k為參數(shù)，把n個對象分成k個簇，使簇內(nèi)具有較高的相似度，而簇間的相似度較低。
隨機選擇k個點作為初始的聚類中心。
對于剩下的點，根據(jù)其與聚類中心的距離，將其歸入最近的簇。
對每個簇，計算所有點的均值作為新的聚類中心。
重復2，3直到聚類中心不再發(fā)生改變
Figure 1
K-means的應用
數(shù)據(jù)介紹：
現(xiàn)有1999年全國31個省份城鎮(zhèn)居民家庭平均每人全年消費性支出的八大主要變量數(shù)據(jù)，這八大變量分別是：食品、衣著、家庭設備用品及服務、醫(yī)療保健、交通和通訊、娛樂教育文化服務、居住以及雜項商品和服務。利用已有數(shù)據(jù)，對31個省份進行聚類。
實驗目的：
通過聚類，了解1999年各個省份的消費水平在國內(nèi)的情況。
技術路線：
sklearn.cluster.Kmeans
數(shù)據(jù)實例：

建議收藏！10 種 Python 聚類算法完整操作示例

聚類或聚類分析是無監(jiān)督學習問題。它通常被用作數(shù)據(jù)分析技術，用于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的有趣模式，例如基于其行為的客戶群。有許多聚類算法可供選擇，對于所有情況，沒有單一的最佳聚類算法。相反，最好探索一系列聚類算法以及每種算法的不同配置。在本教程中，你將發(fā)現(xiàn)如何在 python 中安裝和使用頂級聚類算法。完成本教程后，你將知道：

聚類分析，即聚類，是一項無監(jiān)督的機器學習任務。它包括自動發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的自然分組。與監(jiān)督學習（類似預測建模）不同，聚類算法只解釋輸入數(shù)據(jù)，并在特征空間中找到自然組或群集。

群集通常是特征空間中的密度區(qū)域，其中來自域的示例（觀測或數(shù)據(jù)行）比其他群集更接近群集。群集可以具有作為樣本或點特征空間的中心(質心)，并且可以具有邊界或范圍。

聚類可以作為數(shù)據(jù)分析活動提供幫助，以便了解更多關于問題域的信息，即所謂的模式發(fā)現(xiàn)或知識發(fā)現(xiàn)。例如：

聚類還可用作特征工程的類型，其中現(xiàn)有的和新的示例可被映射并標記為屬于數(shù)據(jù)中所標識的群集之一。雖然確實存在許多特定于群集的定量措施，但是對所識別的群集的評估是主觀的，并且可能需要領域專家。通常，聚類算法在人工合成數(shù)據(jù)集上與預先定義的群集進行學術比較，預計算法會發(fā)現(xiàn)這些群集。

有許多類型的聚類算法。許多算法在特征空間中的示例之間使用相似度或距離度量，以發(fā)現(xiàn)密集的觀測區(qū)域。因此，在使用聚類算法之前，擴展數(shù)據(jù)通常是良好的實踐。

一些聚類算法要求您指定或猜測數(shù)據(jù)中要發(fā)現(xiàn)的群集的數(shù)量，而另一些算法要求指定觀測之間的最小距離，其中示例可以被視為“關閉”或“連接”。因此，聚類分析是一個迭代過程，在該過程中，對所識別的群集的主觀評估被反饋回算法配置的改變中，直到達到期望的或適當?shù)慕Y果。scikit-learn 庫提供了一套不同的聚類算法供選擇。下面列出了10種比較流行的算法：

每個算法都提供了一種不同的方法來應對數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)自然組的挑戰(zhàn)。沒有最好的聚類算法，也沒有簡單的方法來找到最好的算法為您的數(shù)據(jù)沒有使用控制實驗。在本教程中，我們將回顧如何使用來自 scikit-learn 庫的這10個流行的聚類算法中的每一個。這些示例將為您復制粘貼示例并在自己的數(shù)據(jù)上測試方法提供基礎。我們不會深入研究算法如何工作的理論，也不會直接比較它們。讓我們深入研究一下。

在本節(jié)中，我們將回顧如何在 scikit-learn 中使用10個流行的聚類算法。這包括一個擬合模型的例子和可視化結果的例子。這些示例用于將粘貼復制到您自己的項目中，并將方法應用于您自己的數(shù)據(jù)。

1.庫安裝

首先，讓我們安裝庫。不要跳過此步驟，因為你需要確保安裝了最新版本。你可以使用 pip Python 安裝程序安裝 scikit-learn 存儲庫，如下所示：

接下來，讓我們確認已經(jīng)安裝了庫，并且您正在使用一個現(xiàn)代版本。運行以下腳本以輸出庫版本號。

運行該示例時，您應該看到以下版本號或更高版本。

2.聚類數(shù)據(jù)集

我們將使用 make _ classification ()函數(shù)創(chuàng)建一個測試二分類數(shù)據(jù)集。數(shù)據(jù)集將有1000個示例，每個類有兩個輸入要素和一個群集。這些群集在兩個維度上是可見的，因此我們可以用散點圖繪制數(shù)據(jù)，并通過指定的群集對圖中的點進行顏色繪制。這將有助于了解，至少在測試問題上，群集的識別能力如何。該測試問題中的群集基于多變量高斯，并非所有聚類算法都能有效地識別這些類型的群集。因此，本教程中的結果不應用作比較一般方法的基礎。下面列出了創(chuàng)建和匯總合成聚類數(shù)據(jù)集的示例。

運行該示例將創(chuàng)建合成的聚類數(shù)據(jù)集，然后創(chuàng)建輸入數(shù)據(jù)的散點圖，其中點由類標簽（理想化的群集）著色。我們可以清楚地看到兩個不同的數(shù)據(jù)組在兩個維度，并希望一個自動的聚類算法可以檢測這些分組。

已知聚類著色點的合成聚類數(shù)據(jù)集的散點圖接下來，我們可以開始查看應用于此數(shù)據(jù)集的聚類算法的示例。我已經(jīng)做了一些最小的嘗試來調整每個方法到數(shù)據(jù)集。3.親和力傳播親和力傳播包括找到一組最能概括數(shù)據(jù)的范例。

它是通過 AffinityPropagation 類實現(xiàn)的，要調整的主要配置是將“ 阻尼 ”設置為0.5到1，甚至可能是“首選項”。下面列出了完整的示例。

運行該示例符合訓練數(shù)據(jù)集上的模型，并預測數(shù)據(jù)集中每個示例的群集。然后創(chuàng)建一個散點圖，并由其指定的群集著色。在這種情況下，我無法取得良好的結果。

數(shù)據(jù)集的散點圖，具有使用親和力傳播識別的聚類

4.聚合聚類

聚合聚類涉及合并示例，直到達到所需的群集數(shù)量為止。它是層次聚類方法的更廣泛類的一部分，通過 AgglomerationClustering 類實現(xiàn)的，主要配置是“ n _ clusters ”集，這是對數(shù)據(jù)中的群集數(shù)量的估計，例如2。下面列出了完整的示例。

運行該示例符合訓練數(shù)據(jù)集上的模型，并預測數(shù)據(jù)集中每個示例的群集。然后創(chuàng)建一個散點圖，并由其指定的群集著色。在這種情況下，可以找到一個合理的分組。

使用聚集聚類識別出具有聚類的數(shù)據(jù)集的散點圖

5.BIRCHBIRCH

聚類（ BIRCH 是平衡迭代減少的縮寫，聚類使用層次結構)包括構造一個樹狀結構，從中提取聚類質心。

它是通過 Birch 類實現(xiàn)的，主要配置是“ threshold ”和“ n _ clusters ”超參數(shù)，后者提供了群集數(shù)量的估計。下面列出了完整的示例。

運行該示例符合訓練數(shù)據(jù)集上的模型，并預測數(shù)據(jù)集中每個示例的群集。然后創(chuàng)建一個散點圖，并由其指定的群集著色。在這種情況下，可以找到一個很好的分組。

使用BIRCH聚類確定具有聚類的數(shù)據(jù)集的散點圖

6.DBSCANDBSCAN

聚類（其中 DBSCAN 是基于密度的空間聚類的噪聲應用程序）涉及在域中尋找高密度區(qū)域，并將其周圍的特征空間區(qū)域擴展為群集。

它是通過 DBSCAN 類實現(xiàn)的，主要配置是“ eps ”和“ min _ samples ”超參數(shù)。下面列出了完整的示例。

運行該示例符合訓練數(shù)據(jù)集上的模型，并預測數(shù)據(jù)集中每個示例的群集。然后創(chuàng)建一個散點圖，并由其指定的群集著色。在這種情況下，盡管需要更多的調整，但是找到了合理的分組。

使用DBSCAN集群識別出具有集群的數(shù)據(jù)集的散點圖

7.K均值

K-均值聚類可以是最常見的聚類算法，并涉及向群集分配示例，以盡量減少每個群集內(nèi)的方差。

它是通過 K-均值類實現(xiàn)的，要優(yōu)化的主要配置是“ n _ clusters ”超參數(shù)設置為數(shù)據(jù)中估計的群集數(shù)量。下面列出了完整的示例。

運行該示例符合訓練數(shù)據(jù)集上的模型，并預測數(shù)據(jù)集中每個示例的群集。然后創(chuàng)建一個散點圖，并由其指定的群集著色。在這種情況下，可以找到一個合理的分組，盡管每個維度中的不等等方差使得該方法不太適合該數(shù)據(jù)集。

使用K均值聚類識別出具有聚類的數(shù)據(jù)集的散點圖

8.Mini-Batch

K-均值Mini-Batch K-均值是 K-均值的修改版本，它使用小批量的樣本而不是整個數(shù)據(jù)集對群集質心進行更新，這可以使大數(shù)據(jù)集的更新速度更快，并且可能對統(tǒng)計噪聲更健壯。

它是通過 MiniBatchKMeans 類實現(xiàn)的，要優(yōu)化的主配置是“ n _ clusters ”超參數(shù)，設置為數(shù)據(jù)中估計的群集數(shù)量。下面列出了完整的示例。

運行該示例符合訓練數(shù)據(jù)集上的模型，并預測數(shù)據(jù)集中每個示例的群集。然后創(chuàng)建一個散點圖，并由其指定的群集著色。在這種情況下，會找到與標準 K-均值算法相當?shù)慕Y果。

帶有最小批次K均值聚類的聚類數(shù)據(jù)集的散點圖

9.均值漂移聚類

均值漂移聚類涉及到根據(jù)特征空間中的實例密度來尋找和調整質心。

它是通過 MeanShift 類實現(xiàn)的，主要配置是“帶寬”超參數(shù)。下面列出了完整的示例。

運行該示例符合訓練數(shù)據(jù)集上的模型，并預測數(shù)據(jù)集中每個示例的群集。然后創(chuàng)建一個散點圖，并由其指定的群集著色。在這種情況下，可以在數(shù)據(jù)中找到一組合理的群集。

具有均值漂移聚類的聚類數(shù)據(jù)集散點圖

10.OPTICSOPTICS

聚類（ OPTICS 短于訂購點數(shù)以標識聚類結構）是上述 DBSCAN 的修改版本。

它是通過 OPTICS 類實現(xiàn)的，主要配置是“ eps ”和“ min _ samples ”超參數(shù)。下面列出了完整的示例。

運行該示例符合訓練數(shù)據(jù)集上的模型，并預測數(shù)據(jù)集中每個示例的群集。然后創(chuàng)建一個散點圖，并由其指定的群集著色。在這種情況下，我無法在此數(shù)據(jù)集上獲得合理的結果。

使用OPTICS聚類確定具有聚類的數(shù)據(jù)集的散點圖

11.光譜聚類

光譜聚類是一類通用的聚類方法，取自線性線性代數(shù)。

它是通過 Spectral 聚類類實現(xiàn)的，而主要的 Spectral 聚類是一個由聚類方法組成的通用類，取自線性線性代數(shù)。要優(yōu)化的是“ n _ clusters ”超參數(shù)，用于指定數(shù)據(jù)中的估計群集數(shù)量。下面列出了完整的示例。

運行該示例符合訓練數(shù)據(jù)集上的模型，并預測數(shù)據(jù)集中每個示例的群集。然后創(chuàng)建一個散點圖，并由其指定的群集著色。在這種情況下，找到了合理的集群。

使用光譜聚類聚類識別出具有聚類的數(shù)據(jù)集的散點圖

12.高斯混合模型

高斯混合模型總結了一個多變量概率密度函數(shù)，顧名思義就是混合了高斯概率分布。它是通過 Gaussian Mixture 類實現(xiàn)的，要優(yōu)化的主要配置是“ n _ clusters ”超參數(shù)，用于指定數(shù)據(jù)中估計的群集數(shù)量。下面列出了完整的示例。

運行該示例符合訓練數(shù)據(jù)集上的模型，并預測數(shù)據(jù)集中每個示例的群集。然后創(chuàng)建一個散點圖，并由其指定的群集著色。在這種情況下，我們可以看到群集被完美地識別。這并不奇怪，因為數(shù)據(jù)集是作為 Gaussian 的混合生成的。

使用高斯混合聚類識別出具有聚類的數(shù)據(jù)集的散點圖

在本文中，你發(fā)現(xiàn)了如何在 python 中安裝和使用頂級聚類算法。具體來說，你學到了：

減法聚類如何用Python實現(xiàn)

下面是一個k-means聚類算法在python2.7.5上面的具體實現(xiàn)，你需要先安裝Numpy和Matplotlib：

from numpy import *

import time

import matplotlib.pyplot as plt

# calculate Euclidean distance

def euclDistance(vector1, vector2):

return sqrt(sum(power(vector2 - vector1, 2)))

# init centroids with random samples

def initCentroids(dataSet, k):

numSamples, dim = dataSet.shape

centroids = zeros((k, dim))

for i in range(k):

index = int(random.uniform(0, numSamples))

centroids[i, :] = dataSet[index, :]

return centroids

# k-means cluster

def kmeans(dataSet, k):

numSamples = dataSet.shape[0]

# first column stores which cluster this sample belongs to,

# second column stores the error between this sample and its centroid

clusterAssment = mat(zeros((numSamples, 2)))

clusterChanged = True

## step 1: init centroids

centroids = initCentroids(dataSet, k)

while clusterChanged:

clusterChanged = False

## for each sample

for i in xrange(numSamples):

minDist = 100000.0

minIndex = 0

## for each centroid

## step 2: find the centroid who is closest

for j in range(k):

distance = euclDistance(centroids[j, :], dataSet[i, :])

if distance minDist:

minDist = distance

minIndex = j

## step 3: update its cluster

if clusterAssment[i, 0] != minIndex:

clusterChanged = True

clusterAssment[i, :] = minIndex, minDist**2

## step 4: update centroids

for j in range(k):

pointsInCluster = dataSet[nonzero(clusterAssment[:, 0].A == j)[0]]

centroids[j, :] = mean(pointsInCluster, axis = 0)

print 'Congratulations, cluster complete!'

return centroids, clusterAssment

# show your cluster only available with 2-D data

def showCluster(dataSet, k, centroids, clusterAssment):

numSamples, dim = dataSet.shape

if dim != 2:

print "Sorry! I can not draw because the dimension of your data is not 2!"

return 1

mark = ['or', 'ob', 'og', 'ok', '^r', '+r', 'sr', 'dr', 'r', 'pr']

if k len(mark):

print "Sorry! Your k is too large! please contact Zouxy"

return 1

# draw all samples

for i in xrange(numSamples):

markIndex = int(clusterAssment[i, 0])

plt.plot(dataSet[i, 0], dataSet[i, 1], mark[markIndex])

mark = ['Dr', 'Db', 'Dg', 'Dk', '^b', '+b', 'sb', 'db', 'b', 'pb']

# draw the centroids

for i in range(k):

plt.plot(centroids[i, 0], centroids[i, 1], mark[i], markersize = 12)

plt.show()

網(wǎng)站名稱：聚類算法python函數(shù) 什么叫聚類算法
轉載來于：http://muchs.cn/article26/dosddjg.html

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