python数据分析聚类分析

### Python 数据分析中的聚类分析

#### 使用Python进行数据分析中的聚类分析概述

在Python中，多种库支持执行聚类分析，包括`scikit-learn`、`SciPy`等。这些工具提供了丰富的算法来适应不同的需求场景。

#### 库介绍

- **Scikit-Learn**: 提供了广泛使用的机器学习算法实现，其中包括多个聚类算法如K-Means、DBSCAN、OPTICS等[^1]。

- **SciPy**: 主要用于科学计算，也包含了层次聚类的功能，在处理特定类型的聚类问题上非常有用[^2]。

#### 实现案例

##### OPTICS 空间数据聚类

对于具有复杂结构或多尺度特性的空间数据集，可以选择使用OPTICS算法：

import numpy as np
from sklearn.cluster import OPTICS
import matplotlib.pyplot as plt

# 创建模拟空间数据
data = np.random.rand(100, 2)

# 使用OPTICS算法进行聚类
optics = OPTICS(min_samples=5, xi=0.05, min_cluster_size=0.1)
labels = optics.fit_predict(data)

# 绘制聚类结果
plt.scatter(data[:, 0], data[:, 1], c=labels)
plt.title('OPTICS Clustering')
plt.show()

这段代码展示了如何应用OPTICS来进行地理信息系统的空间数据聚类操作。

##### 层次聚类——最短距离法

当目标是对少量样本实施简单直观的分组时，可以考虑采用层次聚类中最短距离的方法：

import matplotlib.pylab as plt
import numpy as np
import scipy.cluster.hierarchy as sch

plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False 

data = np.array([[1,2,5,9,13]])

Min = sch.linkage(data.T, method='single', metric='cityblock')

P = sch.dendrogram(Min)
plt.xlabel('类别标签')
plt.ylabel('距离')
plt.show()

此部分说明了怎样运用SciPy包里的hierarchical clustering模块完成基本的层次聚类任务，并绘制相应的树状图表示结果。

##### 文本聚类与主题提取

针对大规模文本集合，可借助于MiniBatchKMeans快速有效地将其划分为若干逻辑单元；同时还能进一步挖掘每一群体的主要话题倾向：

def K_cluster_analysis(K, X):
    from sklearn.cluster import MiniBatchKMeans
    from sklearn.metrics import calinski_harabasz_score
    from collections import Counter
    
    model = MiniBatchKMeans(n_clusters=K).fit(X)
    y_pred = model.predict(X)
    
    ch_index = calinski_harabasz_score(X.toarray(), y_pred)
    
    return model, y_pred, ch_index

# 假设已经得到了最优的 Best_K 和 特征矩阵 x_train
model, y_pred, ch_index = K_cluster_analysis(Best_K, x_train)

word_features = vectorizer.get_feature_names_out()

for i in range(Best_K):
    cluster_center_indices = model.cluster_centers_.argsort()[:, ::-1][i][:4]
    top_words_and_scores = [(word_features[j], model.cluster_centers_[i][j]) for j in cluster_center_indices]

print(top_words_and_scores)

上述脚本解释了一个完整的流程：从确定最佳簇数目到实际执行聚类过程再到最后的结果解析，特别是关于识别各个群集中最具代表性的几个关键字项[^3]。