sklearn中共有几种聚类方式

在sklearn中，共有12种聚类方式，包括K-Means、Affinity Propagation、Mean Shift、Spectral Clustering、Ward Hierarchical Clustering、Agglomerative Clustering、DBSCAN、Birch、MiniBatchKMeans、Gaussian Mixture Model、OPTICS和Spectral Biclustering。

相关问题

带有sklearn数据集的文本聚类分析，并绘图

以下是使用Scikit-Learn库的K-Means算法对20个新闻组数据集进行文本聚类分析的代码，同时绘制了聚类结果的散点图：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.datasets import fetch_20newsgroups
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn.decomposition import TruncatedSVD
from sklearn.pipeline import make_pipeline
from sklearn.preprocessing import Normalizer

# 加载数据集
dataset = fetch_20newsgroups(subset='all', shuffle=True, random_state=42)

# 获取停用词
stopwords = set()
with open('stopwords.txt', 'r') as f:
    for line in f:
        stopwords.add(line.strip())

# 进行TF-IDF向量化
tfidf_vectorizer = TfidfVectorizer(stop_words=stopwords, max_df=0.5, min_df=2)
tfidf = tfidf_vectorizer.fit_transform(dataset.data)

# 使用TruncatedSVD进行降维
svd = TruncatedSVD(n_components=50)
normalizer = Normalizer(copy=False)
lsa = make_pipeline(svd, normalizer)
tfidf_lsa = lsa.fit_transform(tfidf)

# 进行聚类
num_clusters = 20
km = KMeans(n_clusters=num_clusters, init='k-means++', max_iter=100, n_init=1)
km.fit(tfidf_lsa)

# 绘制聚类结果
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.scatter(tfidf_lsa[:, 0], tfidf_lsa[:, 1], c=km.predict(tfidf_lsa), cmap='Set2', s=5)
plt.title('20 Newsgroups Clustering Results')
plt.xlabel('Dimension 1')
plt.ylabel('Dimension 2')
plt.show()

在这个示例中，我们使用了Scikit-Learn的fetch_20newsgroups数据集进行实验。首先，我们读取停用词文件，并使用TfidfVectorizer将文本数据转换为TF-IDF向量表示。然后，我们使用TruncatedSVD对向量化后的数据进行降维，以减少特征数量。接下来，我们使用K-Means算法对降维后的数据进行聚类，并绘制聚类结果的散点图。其中，每个点的颜色表示所属的簇。可以看到，K-Means算法能够将不同主题的新闻文章聚类到不同的簇中。

在sklearn中使用DataFrame进行聚类

在sklearn中使用DataFrame进行聚类，可以先将DataFrame转换成numpy数组或者矩阵，然后再使用sklearn提供的聚类算法。

首先，我们需要导入必要的库和模块，如下所示：

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.cluster import KMeans

然后，假设我们有一个名为data的DataFrame，其中包含了我们要进行聚类的数据，我们可以将其转换为numpy数组或者矩阵，如下所示：

X = np.array(data)

接下来，我们可以使用sklearn提供的聚类算法，如KMeans算法，对数据进行聚类，如下所示：

kmeans = KMeans(n_clusters=2, random_state=0).fit(X)

其中，n_clusters表示聚类的簇数，random_state表示随机种子。

最后，我们可以得到每个数据点所属的簇，如下所示：

labels = kmeans.labels_

这样，我们就可以使用DataFrame进行聚类了。