给出k-means聚类代码,引入兰德指数评价聚类结果

时间: 2024-01-08 20:49:29 浏览: 30
以下是使用Python实现的k-means聚类代码,并引入兰德指数评价聚类结果: ```python from sklearn.cluster import KMeans from sklearn.metrics import adjusted_rand_score import numpy as np # 生成样本数据 X = np.random.rand(50, 2) # 定义k值 k = 3 # 进行k-means聚类 kmeans = KMeans(n_clusters=k, random_state=0).fit(X) # 输出聚类结果 print("聚类结果:", kmeans.labels_) # 计算兰德指数 y_true = [0]*16 + [1]*17 + [2]*17 y_pred = kmeans.labels_ rand_index = adjusted_rand_score(y_true, y_pred) print("兰德指数:", rand_index) ``` 在上述代码中,我们使用sklearn库中的KMeans模型进行聚类,然后使用adjusted_rand_score函数计算兰德指数。在计算兰德指数时,需要提供真实的分类标签y_true和聚类结果y_pred。在本例中,我们使用了一个人工生成的样本数据,并将其分为三个类别,然后使用k-means聚类算法对其进行聚类,并计算兰德指数。
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请利用Python给出以下任务的完整代码:对鸢尾花数据集进行K-Means聚类:找到最佳类别数、绘制划分标识和原标识的交叉列表、计算兰德指数

好的,我来给您提供一个利用 Python 对鸢尾花数据集进行 K-Means 聚类的完整代码,主要分为三个部分,分别是数据集读取、K-Means 聚类以及评估聚类效果。 ```python # 导入所需的库 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.cluster import KMeans from sklearn.metrics import confusion_matrix from sklearn.metrics.cluster import adjusted_rand_score # 读取鸢尾花数据集 iris = load_iris() X = iris.data y_true = iris.target # K-Means 聚类 inertias = [] ars = [] for n_clusters in range(2, 6): kmeans = KMeans(n_clusters=n_clusters, random_state=0) y_pred = kmeans.fit_predict(X) inertias.append(kmeans.inertia_) ars.append(adjusted_rand_score(y_true, y_pred)) # 找到最佳类别数 best_n_clusters = np.argmin(np.diff(inertias)) + 2 # 绘制划分标识和原标识的交叉列表 kmeans = KMeans(n_clusters=best_n_clusters, random_state=0) y_pred = kmeans.fit_predict(X) cm = confusion_matrix(y_true, y_pred) df_cm = pd.DataFrame(cm, columns=iris.target_names, index=iris.target_names) plt.figure(figsize=(5,4)) plt.title("Confusion Matrix") sns.heatmap(df_cm, annot=True, cmap='Blues') plt.xlabel('Predicted Label') plt.ylabel('True Label') plt.show() # 计算兰德指数 ari = adjusted_rand_score(y_true, y_pred) print(f"Best number of clusters: {best_n_clusters}") print(f"Adjusted Rand Index: {ari:.2f}") ``` 代码的具体解释如下: 1. 首先,我们导入所需的库,这些库包括 numpy、pandas、matplotlib、sklearn 中的 load_iris、KMeans、confusion_matrix 和 adjusted_rand_score 等。其中,load_iris 是用于读取鸢尾花数据集的函数,KMeans 是用于实现 K-Means 聚类的类,confusion_matrix 是用于计算混淆矩阵的函数,adjusted_rand_score 是用于计算兰德指数的函数。 2. 接着,我们使用 load_iris 函数读取鸢尾花数据集,并将数据集中的样本特征保存在 X 中,将样本标签保存在 y_true 中。 3. 然后,我们通过循环遍历不同的聚类数,使用 KMeans 类实现 K-Means 聚类,并计算每种聚类数下的 SSE(簇内平方和)和兰德指数。其中,SSE 用于找到最佳聚类数,兰德指数用于评估聚类效果。 4. 在找到最佳聚类数后,我们再次使用 KMeans 类实现 K-Means 聚类,并计算混淆矩阵,最后绘制出划分标识和原标识的交叉列表。 5. 最后,我们计算兰德指数并输出结果,其中,兰德指数越接近 1,表示聚类效果越好。 希望这份代码能够帮到您!

使用K-Means聚类对给定的一组评论短文本(文本聚类数据.xlsx)进行聚类。 结合数据预处理、文本表示,细化代码实现流程,主要包括: 特征项如何选取?权重如何计算? 聚类结果怎么存储? 使用文本的词向量均值作为文本的向量表示能否提高聚类accuracy? 能否基于词向量对词汇使用K-Means聚类?代码怎么实现? 能否使用单遍聚类实现该文本聚类?效果如何?

以下是对给定的一组评论短文本进行聚类的Python代码实现,主要使用了K-Means聚类算法和TF-IDF特征表示: ```python import pandas as pd import numpy as np from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer from sklearn.cluster import KMeans from sklearn.metrics import adjusted_rand_score # 读取数据 data = pd.read_excel('文本聚类数据.xlsx') # 数据预处理:去除停用词、数字和特殊字符 stopwords = ['的', '了', '是', '在', '我', '有', '和', '就', '不', '人', '也', '都', '这', '但', '他', '我们', '一个', '上', '来', '到', '个', '会', '很', '没', '你', '要', '说', '去', '能', '没有', '好', '看', '知道', '吗', '还', '对', '没事', '一下', '不错', '是不是', '有点', '这个', '还是'] data['text'] = data['text'].apply(lambda x: ' '.join([word for word in x.split() if word not in stopwords and not word.isdigit() and not word.isalpha()])) # 特征表示:使用TF-IDF特征表示 vectorizer = TfidfVectorizer() X = vectorizer.fit_transform(data['text']) # K-Means聚类 k = 3 km = KMeans(n_clusters=k, init='k-means++', max_iter=100, n_init=1) km.fit(X) # 聚类结果 clusters = km.labels_ data['cluster'] = clusters # 输出聚类结果 for i in range(k): print(f"Cluster {i}:") print(data[data['cluster'] == i]['text']) # 输出聚类的调整兰德指数 print(f"Adjusted Rand Score: {adjusted_rand_score(data['label'], clusters)}") ``` 在这个示例中,我们首先读取了给定的评论短文本数据,并进行了数据预处理,去除了停用词、数字和特殊字符。然后,我们使用TF-IDF特征表示对文本进行表示,并使用K-Means聚类算法将文本聚类成3个簇。最后,我们输出了聚类结果和聚类的调整兰德指数。 在这个示例中,特征项的选取使用了TF-IDF权重,权重的计算使用了sklearn中的TfidfVectorizer函数自动完成。聚类结果存储在data数据框中的cluster列中。此外,我们也计算了聚类的调整兰德指数,以评估聚类的性能。 可以使用文本的词向量均值作为文本的向量表示来提高聚类accuracy。这个方法可以使用GloVe或者Word2Vec等预训练好的词向量模型来实现。可以按照以下步骤来实现: 1. 使用预训练好的词向量模型读取词向量。 2. 将文本中的每个单词转换成对应的词向量。 3. 计算每个文本的词向量均值作为文本的向量表示。 4. 使用K-Means聚类算法对文本进行聚类。 以下是使用词向量均值作为文本向量表示的代码示例: ```python import pandas as pd import numpy as np import gensim.downloader as api from sklearn.cluster import KMeans from sklearn.metrics import adjusted_rand_score # 读取数据 data = pd.read_excel('文本聚类数据.xlsx') # 数据预处理:去除停用词、数字和特殊字符 stopwords = ['的', '了', '是', '在', '我', '有', '和', '就', '不', '人', '也', '都', '这', '但', '他', '我们', '一个', '上', '来', '到', '个', '会', '很', '没', '你', '要', '说', '去', '能', '没有', '好', '看', '知道', '吗', '还', '对', '没事', '一下', '不错', '是不是', '有点', '这个', '还是'] data['text'] = data['text'].apply(lambda x: ' '.join([word for word in x.split() if word not in stopwords and not word.isdigit() and not word.isalpha()])) # 词向量表示:使用GloVe预训练的词向量 model = api.load("glove-wiki-gigaword-50") X = np.zeros((len(data), model.vector_size)) for i, text in enumerate(data['text']): tokens = text.split() vectors = np.zeros((len(tokens), model.vector_size)) for j, token in enumerate(tokens): if token in model.vocab: vectors[j] = model[token] if len(tokens) > 0: X[i] = np.mean(vectors, axis=0) # K-Means聚类 k = 3 km = KMeans(n_clusters=k, init='k-means++', max_iter=100, n_init=1) km.fit(X) # 聚类结果 clusters = km.labels_ data['cluster'] = clusters # 输出聚类结果 for i in range(k): print(f"Cluster {i}:") print(data[data['cluster'] == i]['text']) # 输出聚类的调整兰德指数 print(f"Adjusted Rand Score: {adjusted_rand_score(data['label'], clusters)}") ``` 在这个示例中,我们使用了GloVe预训练的词向量模型来表示文本。对于每个文本,我们将文本中的每个单词转换成对应的词向量,并计算每个文本的词向量均值作为文本的向量表示。然后,我们使用K-Means聚类算法对文本进行聚类,并输出聚类结果和调整兰德指数。 可以基于词向量对词汇使用K-Means聚类。这个方法可以使用GloVe或者Word2Vec等预训练好的词向量模型来实现。可以按照以下步骤来实现: 1. 使用预训练好的词向量模型读取词向量。 2. 将词汇转换成对应的词向量。 3. 使用K-Means聚类算法对词向量进行聚类。 以下是基于词向量的词汇聚类的代码示例: ```python import pandas as pd import numpy as np import gensim.downloader as api from sklearn.cluster import KMeans # 读取数据 data = pd.read_excel('文本聚类数据.xlsx') # 数据预处理:去除停用词、数字和特殊字符 stopwords = ['的', '了', '是', '在', '我', '有', '和', '就', '不', '人', '也', '都', '这', '但', '他', '我们', '一个', '上', '来', '到', '个', '会', '很', '没', '你', '要', '说', '去', '能', '没有', '好', '看', '知道', '吗', '还', '对', '没事', '一下', '不错', '是不是', '有点', '这个', '还是'] data['text'] = data['text'].apply(lambda x: ' '.join([word for word in x.split() if word not in stopwords and not word.isdigit() and not word.isalpha()])) # 词向量表示:使用GloVe预训练的词向量 model = api.load("glove-wiki-gigaword-50") vectors = np.zeros((len(model.vocab), model.vector_size)) for i, word in enumerate(model.index2word): vectors[i] = model[word] # K-Means聚类 k = 10 km = KMeans(n_clusters=k, init='k-means++', max_iter=100, n_init=1) km.fit(vectors) # 聚类结果 clusters = km.labels_ words = np.array(model.index2word) for i in range(k): print(f"Cluster {i}:") print(words[clusters == i]) ``` 在这个示例中,我们使用了GloVe预训练的词向量模型来表示词汇。对于每个词汇,我们将其转换成对应的词向量,并使用K-Means聚类算法对词向量进行聚类。然后,我们输出了聚类结果。 可以使用单遍聚类(Online Clustering)来实现该文本聚类。单遍聚类是一种增量式的聚类方法,可以在线处理大规模数据。该方法主要分为两个步骤: 1. 初始化一个空的聚类簇列表。 2. 逐个读入数据样本,并将样本分配到相应的聚类簇中。如果样本不能匹配到任何聚类簇,则创建一个新的聚类簇。 以下是使用单遍聚类实现该文本聚类的代码示例: ```python import pandas as pd import numpy as np from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity # 读取数据 data = pd.read_excel('文本聚类数据.xlsx') # 数据预处理:去除停用词、数字和特殊字符 stopwords = ['的', '了', '是', '在', '我', '有', '和', '就', '不', '人', '也', '都', '这', '但', '他', '我们', '一个', '上', '来', '到', '个', '会', '很', '没', '你', '要', '说', '去', '能', '没有', '好', '看', '知道', '吗', '还', '对', '没事', '一下', '不错', '是不是', '有点', '这个', '还是'] data['text'] = data['text'].apply(lambda x: ' '.join([word for word in x.split() if word not in stopwords and not word.isdigit() and not word.isalpha()])) # 单遍聚类 clusters = [] for i, text in enumerate(data['text']): if i == 0: clusters.append([text]) else: sim = [cosine_similarity(vectorizer.transform([text]), vectorizer.transform([c])).item() for c in clusters] if max(sim) > 0.5: idx = sim.index(max(sim)) clusters[idx].append(text) else: clusters.append([text]) # 输出聚类结果 for i, c in enumerate(clusters): print(f"Cluster {i}:") print(c) ``` 在这个示例中,我们首先读取了给定的评论短文本数据,并进行了数据预处理,去除了停用词、数字和特殊字符。然后,我们使用单遍聚类方法将文本逐个分配到相应的聚类簇中,并输出聚类结果。

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