python聚类算法选择方法实例

说明

1、如果数据集是高维度的，选择谱聚类是子空间的一种。

2、如果数据量是中小型的，比如在100W条以内，K均值会是更好的选择；如果数据量超过100W条，可以考虑使用MiniBatchKMeans。

3、如果数据集中有噪声(离群点)，使用基于密度的DBSCAN可以有效解决这个问题。

4、若追求更高的分类准确性，则选择谱聚类比K均值准确性更好。

实例

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 数据准备
raw_data = np.loadtxt('./pythonlearn/cluster.txt') # 导入数据文件
X = raw_data[:, :-1] # 分割要聚类的数据
y_true = raw_data[:, -1]

print(X)

知识点扩充：

聚类算法

有许多类型的聚类算法。许多算法在特征空间中的示例之间使用相似度或距离度量，以发现密集的观测区域。因此，在使用聚类算法之前，扩展数据通常是良好的实践。

聚类分析的所有目标的核心是被群集的各个对象之间的相似程度（或不同程度）的概念。聚类方法尝试根据提供给对象的相似性定义对对象进行分组。

一些聚类算法要求您指定或猜测数据中要发现的群集的数量，而另一些算法要求指定观测之间的最小距离，其中示例可以被视为“关闭”或“连接”。因此，聚类分析是一个迭代过程，在该过程中，对所识别的群集的主观评估被反馈回算法配置的改变中，直到达到期望的或适当的结果。scikit-learn 库提供了一套不同的聚类算法供选择。下面列出了10种比较流行的算法：

  • 亲和力传播
  • 聚合聚类
  • BIRCH
  • DBSCAN
  • K-均值
  • Mini-Batch K-均值
  • Mean Shift
  • OPTICS
  • 光谱聚类
  • 高斯混合

每个算法都提供了一种不同的方法来应对数据中发现自然组的挑战。没有最好的聚类算法，也没有简单的方法来找到最好的算法为您的数据没有使用控制实验。在本教程中，我们将回顾如何使用来自 scikit-learn 库的这10个流行的聚类算法中的每一个。这些示例将为您复制粘贴示例并在自己的数据上测试方法提供基础。我们不会深入研究算法如何工作的理论，也不会直接比较它们。让我们深入研究一下。

到此这篇关于python聚类算法选择方法实例的文章就介绍到这了,更多相关python聚类算法如何选择内容请搜索我们以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持我们！

赞 (0)

相关推荐

  • python实现mean-shift聚类算法

    本文实例为大家分享了python实现mean-shift聚类算法的具体代码,供大家参考,具体内容如下 1.新建MeanShift.py文件 import numpy as np # 定义 预先设定 的阈值 STOP_THRESHOLD = 1e-4 CLUSTER_THRESHOLD = 1e-1 # 定义度量函数 def distance(a, b): return np.linalg.norm(np.array(a) - np.array(b)) # 定义高斯核函数 def gaussian

  • Python用K-means聚类算法进行客户分群的实现

    一.背景 1.项目描述 你拥有一个超市(Supermarket Mall).通过会员卡,你用有一些关于你的客户的基本数据,如客户ID,年龄,性别,年收入和消费分数. 消费分数是根据客户行为和购买数据等定义的参数分配给客户的. 问题陈述:你拥有这个商场.想要了解怎么样的顾客可以很容易地聚集在一起(目标顾客),以便可以给营销团队以灵感并相应地计划策略. 2.数据描述 字段名 描述 CustomerID 客户编号 Gender 性别 Age 年龄 Annual Income (k$) 年收入,单位为千

  • Python实现K-means聚类算法并可视化生成动图步骤详解

    Python实现K-means聚类算法并可视化生成动图步骤详解

    K-means算法介绍 简单来说,K-means算法是一种无监督算法,不需要事先对数据集打上标签,即ground-truth,也可以对数据集进行分类,并且可以指定类别数目 牧师-村民模型 K-means 有一个著名的解释:牧师-村民模型: 有四个牧师去郊区布道,一开始牧师们随意选了几个布道点,并且把这几个布道点的情况公告给了郊区所有的村民,于是每个村民到离自己家最近的布道点去听课. 听课之后,大家觉得距离太远了,于是每个牧师统计了一下自己的课上所有的村民的地址,搬到了所有地址的中心地带,并且在海

  • Kmeans均值聚类算法原理以及Python如何实现

    第一步.随机生成质心 由于这是一个无监督学习的算法,因此我们首先在一个二维的坐标轴下随机给定一堆点,并随即给定两个质心,我们这个算法的目的就是将这一堆点根据它们自身的坐标特征分为两类,因此选取了两个质心,什么时候这一堆点能够根据这两个质心分为两堆就对了.如下图所示: 第二步.根据距离进行分类 红色和蓝色的点代表了我们随机选取的质心.既然我们要让这一堆点的分为两堆,且让分好的每一堆点离其质心最近的话,我们首先先求出每一个点离质心的距离.假如说有一个点离红色的质心比例蓝色的质心更近,那么我们则将这个

  • Python实现DBSCAN聚类算法并样例测试

    Python实现DBSCAN聚类算法并样例测试

    什么是聚类算法?聚类是一种机器学习技术,它涉及到数据点的分组.给定一组数据点,我们可以使用聚类算法将每个数据点划分为一个特定的组.理论上,同一组中的数据点应该具有相似的属性和/或特征,而不同组中的数据点应该具有高度不同的属性和/或特征.聚类是一种无监督学习的方法,是许多领域中常用的统计数据分析技术. 常用的算法包括K-MEANS.高斯混合模型(Gaussian Mixed Model,GMM).自组织映射神经网络(Self-Organizing Map,SOM) 重点给大家介绍Python实现D

  • k-means 聚类算法与Python实现代码

    k-means 聚类算法思想先随机选择k个聚类中心,把集合里的元素与最近的聚类中心聚为一类,得到一次聚类,再把每一个类的均值作为新的聚类中心重新聚类,迭代n次得到最终结果分步解析 一.初始化聚类中心 首先随机选择集合里的一个元素作为第一个聚类中心放入容器,选择距离第一个聚类中心最远的一个元素作为第二个聚类中心放入容器,第三.四...N个同理,为了优化可以选择距离开方做为评判标准 二.迭代聚类 依次把集合里的元素与距离最近的聚类中心分为一类,放到对应该聚类中心的新的容器,一次聚类完成后求出新容器里

  • python聚类算法选择方法实例

    说明 1.如果数据集是高维度的,选择谱聚类是子空间的一种. 2.如果数据量是中小型的,比如在100W条以内,K均值会是更好的选择:如果数据量超过100W条,可以考虑使用MiniBatchKMeans. 3.如果数据集中有噪声(离群点),使用基于密度的DBSCAN可以有效解决这个问题. 4.若追求更高的分类准确性,则选择谱聚类比K均值准确性更好. 实例 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 数据准备 raw_data = np.l

  • Python聚类算法之DBSACN实例分析

    Python聚类算法之DBSACN实例分析

    本文实例讲述了Python聚类算法之DBSACN.分享给大家供大家参考,具体如下: DBSCAN:是一种简单的,基于密度的聚类算法.本次实现中,DBSCAN使用了基于中心的方法.在基于中心的方法中,每个数据点的密度通过对以该点为中心以边长为2*EPs的网格(邻域)内的其他数据点的个数来度量.根据数据点的密度分为三类点: 核心点:该点在邻域内的密度超过给定的阀值MinPs. 边界点:该点不是核心点,但是其邻域内包含至少一个核心点. 噪音点:不是核心点,也不是边界点. 有了以上对数据点的划分,聚合可

  • Python聚类算法之凝聚层次聚类实例分析

    Python聚类算法之凝聚层次聚类实例分析

    本文实例讲述了Python聚类算法之凝聚层次聚类.分享给大家供大家参考,具体如下: 凝聚层次聚类:所谓凝聚的,指的是该算法初始时,将每个点作为一个簇,每一步合并两个最接近的簇.另外即使到最后,对于噪音点或是离群点也往往还是各占一簇的,除非过度合并.对于这里的"最接近",有下面三种定义.我在实现是使用了MIN,该方法在合并时,只要依次取当前最近的点对,如果这个点对当前不在一个簇中,将所在的两个簇合并就行: 单链(MIN):定义簇的邻近度为不同两个簇的两个最近的点之间的距离. 全链(MAX

  • Python聚类算法之基本K均值实例详解

    Python聚类算法之基本K均值实例详解

    本文实例讲述了Python聚类算法之基本K均值运算技巧.分享给大家供大家参考,具体如下: 基本K均值 :选择 K 个初始质心,其中 K 是用户指定的参数,即所期望的簇的个数.每次循环中,每个点被指派到最近的质心,指派到同一个质心的点集构成一个.然后,根据指派到簇的点,更新每个簇的质心.重复指派和更新操作,直到质心不发生明显的变化. # scoding=utf-8 import pylab as pl points = [[int(eachpoint.split("#")[0]), in

  • python人工智能算法之线性回归实例

    目录 线性回归 使用场景 分析: 总结: 线性回归 是一种常见的机器学习算法,也是人工智能中常用的算法.它是一种用于预测数值型输出变量与一个或多个自变量之间线性关系的方法.例如,你可以使用线性回归模型来预测房价,根据房屋的面积.地理位置.周围环境等. 主要思想是通过构建一个线性模型,来描述自变量和输出变量之间的关系.模型可以表示为: y = a0 + a1*x1 + a2*x2 + - + an*xn 其中,y是输出变量(也称为响应变量),x1.x2.….xn是自变量(也称为特征),a0.a1.

  • Python比较配置文件的方法实例详解

    工作中最常见的配置文件有四种:普通key=value的配置文件.Json格式的配置文件.HTML格式的配置文件以及YMAML配置文件. 这其中以第一种居多,后三种在成熟的开源产品中较为常见,本文只针对第一种配置文件. 一般来说Linux shell下提供了diff命令来比较普通文本类的配置文件,Python的difflib也提供了str和HTML的比较接口,但是实际项目中这些工具其实并不好用,主要是因为我们的配置文件并不是标准化统一化的. 为了解决此类问题,最好针对特定的项目写特定的配置文件比较

  • Python字符串的修改方法实例

    这篇文章主要介绍了Python字符串的修改方法实例,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下 我们在修改字符串时 通常遇到报错: TypeError: 'str' object does not support item assignment 在Python中,字符串是不可变类型,即无法直接修改字符串的某一位字符. 因此改变一个字符串的元素需要新建一个新的字符串. 常见的修改方法有以几种: 方法1:将字符串转换成列表后修改值,然后用join

  • 提升python处理速度原理及方法实例

    这篇文章主要介绍了提升python处理速度原理及方法实例,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下 导读:作为日常生产开发中非常实用的一门语言,python广泛应用于网络爬虫.web开发.自动化测试.数据分析和人工智能等领域.但python是单线程的,想要提升python的处理速度,涉及到一个很关键的技术--协程.本篇文章,将讲述python协程的理解与使用. 1.操作系统相关概念 在理解与使用协程之前,先简单的了解几个与操作系统相关的概念

  • 运行Python编写的程序方法实例

    保存代码后,我们使用 windows + R 快捷键并输入 cmd 命令打开电脑命令提示窗口 键入" e: "进入到E盘 输入" cd python "打开python所在目录(注意cd 后面紧跟着一个空格) 接下来就可以直接运行我们刚编写的python程序了,使用命令 python demo.py 即可运行,你就可以看到屏幕上打印了我们在代码里写入的内容 " hello,欢迎大家一起学习python! " 运行Python程序的步骤呢其实也挺简

  • python创建堆的方法实例讲解

    1.说明 创建堆有两种基本方法:heappush() 和 heapify(). 当使用heappush()时,当新元素添加时,堆得顺序被保持了. 如果数据已经在内存中,则使用 heapify() 来更有效地重新排列列表中的元素. 2.实例 import heapq from heapq_showtree import show_tree from heapq_heapdata import data heap = [] print('random :', data) print() for n

随机推荐