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python数据挖掘——聚类_python 数组聚类

作者：盐析白兔 | 2024-06-14 22:52:50

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python 数组聚类

划分聚类

Kmeans

原理

(1)任意选择k个对象作为初始的簇中心；(2)根据距离（欧式距离）中心最近原则，将其他对象分配到相应类中；(3) 更新簇的质心，即重新计算每个簇中对象的平均值；(4) 重新分配所有对象，直到质心不再发生变化

调包实现


import time
import pandas as pd
from sklearn import preprocessing
 
data = pd.read_csv("/.../iris.csv")
iris = data.iloc[:,:4] # 获取iris数据
target = data.iloc[:,4:] # 单独存放species属性
 
# 预处理
# 将species转换成数字
class_encoder = preprocessing.LabelEncoder()
target['species'] = class_encoder.fit_transform(target['species'].values)


# K-means
from sklearn.cluster import KMeans
# 将数据聚为3类
kms = KMeans(n_clusters = 3)
# 训练数据
kms.fit(iris)
# 预测结果
kms_label = kms.labels_
kms_label = pd.DataFrame(kms_label,columns=["聚类结果"])
kms_iris = iris.copy()
kms_iris["聚类结果"] = kms_label
kms_iris

参数调优


# 肘方法确定参数
SSE_list = []
for n in range(1,10):
    kms = KMeans(n_clusters=n)
    kms.fit(iris)
    SSE_list.append(kms.inertia_)
    
plt.xlabel = "n_clusters"
plt.ylabel = "SSE"
plt.plot(range(1,10),SSE_list,"o-")

结果可视化


kms_cc = pd.DataFrame(kms.cluster_centers_,
                      index=[0,1,2],
                      columns=['sepal_length','sepal_width','petal_length','petal_width'])
kms_iris = pd.concat([kms_iris,kms_cc])
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot()
ax.scatter(x=kms_iris.iloc[:150,1:2],y=kms_iris.iloc[:150,3:4],c=kms.labels_,label=[1,2,0])
ax.scatter(x=kms_iris.iloc[150:,1:2],y=kms_iris.iloc[150:,3:4],c=[0,1,2],marker='*')
plt.show()

自己实现

K-Medoids

不采用簇中对象的平均值作为参照点, 而是选用簇中位置最中心的对象, 即中心点作为参照点

PAM算法

反复地用非代表对象替代代表对象，以改进聚类的质量

CLARA算法

随机地抽取多个样本，针对每一个样本寻找代表对象medoids，并进行全部数据对象的聚类，然后从中选择质量最好的聚类结果作为最终结果，并分配其余对象。

层次聚类

分裂型层次聚类法

分割最不相似的两个部分，从所有的对象归属在唯一的一个簇中开始，逐层向下分解，直到每一个对象形成一个簇。

凝聚型AGNES

（1）首先将每一个对象独立地作为一个簇。（2）然后根据各个簇之间的相似程度(距离)逐层向上聚结，形成越来越大的簇。（3）最终形成包含全部对象的唯一的一个簇，也可以在满足一定的聚结终止条件时终止聚结。

代码实现


# AGNES聚类
from sklearn.cluster import AgglomerativeClustering
# 将数据聚为3类
ac = AgglomerativeClustering(linkage='complete',n_clusters=3)
# 训练数据
ac.fit(iris)
# 得到结果
ac_label = ac.labels_
ac_label = pd.DataFrame(ac_label,columns=["聚类结果"])
ac_iris = iris.copy()
ac_iris["聚类结果"] = ac_label
# 数据匹配
ac_iris["聚类结果"].loc[ac_iris["聚类结果"]==2] = 'x'
ac_iris["聚类结果"].loc[ac_iris["聚类结果"]==0] = 2
ac_iris["聚类结果"].loc[ac_iris["聚类结果"]==1] = 0
ac_iris["聚类结果"].loc[ac_iris["聚类结果"]=='x'] = 1
ac_iris

层次聚类树


# 层次聚类树
from scipy.cluster import hierarchy
plt.figure(figsize=(15,5)) 
# 生成聚类树
Z = hierarchy.linkage(ac_iris,method='weighted',metric='euclidean')
hierarchy.dendrogram(Z)
plt.show()

BIRCH算法

假设在给定的一个簇中，有n个m维的数据点， $i = 1, 2, ..., n$

该簇的聚类特征向量CF = (N, LS, SS)：(1) N是该类中的数据点数目；(2) LS是该n个数据点的线性和，即 $\sum_{i=1}^{N}x_{i}$ ；(3) SS是该n个数据点的平方和，即 $\sum_{i=1}^{N}x_{i}^{2}$

密度聚类

DBSCAN

关键概念：核心对象、直接密度可达、密度可达、密度相连、簇与噪声

调包实现


# DBSCAN
from sklearn.cluster import DBSCAN
# 设置邻域半径为0.81，MinPts为10
db = DBSCAN(eps=0.81, min_samples=10)
# 训练数据
db.fit(iris)
# 得到结果
db_label = db.labels_
db_label = pd.DataFrame(db_label,columns=["聚类结果"])
db_iris = iris.copy()
db_iris["聚类结果"] = db_label
db_iris

由于聚类是无监督学习，聚类结果可能与本身的标签不匹配，所以还需要做数据匹配。下图还没有做数据匹配，可以通过颜色看出聚类结果与本身标签并不对应。

参数调优


# 确定最佳参数
db_list = []
for each_eps in np.arange(0.01,10,0.10):
    for each_minpts in range(5,11):
        db = DBSCAN(eps=each_eps,min_samples=each_minpts)
        # 训练模型
        db.fit(iris)
        db_label = db.labels_
        db_label = pd.DataFrame(db_label,columns=["聚类结果"])
        n = pd.DataFrame(db.labels_).value_counts().size-1 # 簇数
        db_iris = iris.copy()
        db_iris["聚类结果"] = db_label
        try:
            score = silhouette_score(db_iris,db.labels_) # 轮廓系数
            db_list.append({'eps':each_eps,'min_samples':each_minpts,
                           'n_clusters':n,'轮廓系数':score})
        except:
            continue