最大类间方差比法python代码
时间: 2024-07-17 16:00:37 浏览: 66
最大类间方差比法(Maximum Class Separation, MCS)是一种聚类方法,用于数据集的初步分群,它侧重于最大化不同簇之间的差异。在Python中,虽然没有直接内置的MCS函数,但你可以使用一些机器学习库如scikit-learn或者自定义算法来实现这个概念。
以下是一个简单的示例,展示如何使用scikit-learn中的KMeans和手动计算类间方差来实现一个近似的MCS聚类:
```python
from sklearn.cluster import KMeans
import numpy as np
# 假设你有一个二维的数据集data
data = ... # 你的数据应该是一个二维数组
# 1. 使用KMeans找到初始聚类中心
kmeans = KMeans(n_clusters=3) # 假设我们先猜测3个簇
kmeans.fit(data)
# 2. 获取聚类中心和每个样本的预测簇
centroids = kmeans.cluster_centers_
predictions = kmeans.labels_
# 3. 计算类间方差
def compute_between_cluster_variance(predictions):
unique_labels, counts = np.unique(predictions, return_counts=True)
variances = [np.var(data[predictions == label]) for label in unique_labels]
total_variance = sum(variances)
within_variances = counts * variances
between_variances = np.sum(within_variances) - total_variance
return between_variances
# 4. 选择导致最大类间方差的聚类数
best_num_clusters = 1
max_between_var = 0
for num_clusters in range(2, len(np.unique(predictions)) + 1): # 从2开始,直到所有类别的数目
kmeans = KMeans(n_clusters=num_clusters)
kmeans.fit(data)
current_between_var = compute_between_cluster_variance(kmeans.labels_)
if current_between_var > max_between_var:
max_between_var = current_between_var
best_num_clusters = num_clusters
# 最终选择的簇数
print(f"Best number of clusters using MCS: {best_num_clusters}")
# 现在你可以用最佳簇数重新运行KMeans
kmeans = KMeans(n_clusters=best_num_clusters)
final_predictions = kmeans.fit_predict(data)