学习并调用Spectral clustering算法,并尝试用于真实数据集。用python代码实现
时间: 2023-08-12 13:03:58 浏览: 44
好的,首先让我们来简单了解一下Spectral clustering算法。
Spectral clustering算法是一种基于图论的聚类算法,它主要基于谱聚类理论,将数据点看作是无向图上的节点,通过计算相似度矩阵,将其转化为一个带权无向图,然后对该图进行拉普拉斯变换,进而得到一个特征向量矩阵,最终利用K-Means等聚类算法对该矩阵进行聚类。
接下来,我们来实现一下Spectral clustering算法:
```python
import numpy as np
from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn.datasets import make_moons
from sklearn.metrics import accuracy_score
from sklearn.neighbors import kneighbors_graph
from sklearn.manifold import spectral_embedding
# 生成数据集
X, y = make_moons(n_samples=200, noise=0.05, random_state=0)
# 构建相似度矩阵
A = kneighbors_graph(X, n_neighbors=10, mode='connectivity', include_self=True)
# 计算拉普拉斯矩阵
L = spectral_embedding(A, n_components=2, drop_first=False)
# 调用KMeans算法进行聚类
kmeans = KMeans(n_clusters=2, random_state=0).fit(L)
# 计算准确率
acc = accuracy_score(y, kmeans.labels_)
print('Accuracy: %.2f' % acc)
```
在上面的代码中,我们使用了`make_moons`函数生成了一个半月形的数据集,然后使用`kneighbors_graph`函数构建相似度矩阵,并调用`spectral_embedding`计算拉普拉斯矩阵。最后,我们使用`KMeans`算法进行聚类,并计算准确率。
接下来,我们可以尝试在其他真实数据集上应用Spectral clustering算法。