Sklearn聚类分析实践：K-means与评估指标探索

"Sklearn操作与聚类分析模型构建与评价" 本次实验主要涉及的是使用Python的Scikit-learn（简称sklearn）库进行数据预处理、降维以及聚类模型的构建与评估。实验中涉及到的关键知识点如下： 1. **Pandas库**：Pandas是Python中的一个强大的数据处理库，用于读取、处理和分析数据集。在这个实验中，`pd.read_csv()`函数被用来加载wine和winequality两个数据集。 2. **数据拆分**：在机器学习中，数据通常被分为训练集和测试集。实验中将win-quality数据集进行了这样的划分，这有助于在训练模型后验证其性能。 3. **数据标准化**：为了确保不同特征在同一尺度上，通常会进行数据标准化，例如使用Z-score标准化或最小-最大规范化。这一步骤对于聚类算法尤其重要，因为它能减少具有较大数值范围特征的影响。 4. **主成分分析PCA**：PCA是一种常见的降维技术，通过线性变换将原始高维数据转换为少数几个主成分，保留大部分方差。`sklearn.decomposition.PCA`被用于实现这个过程。 5. **K-Means聚类**：K-Means是最常用的无监督学习算法之一，用于将数据点分配到K个不同的簇中。实验中，基于wine数据集构建了一个K=3的K-Means模型。 6. **Fowlkes-Mallows指数（FMI）**：FMI是评估聚类效果的一种指标，它比较了真实标签和聚类标签之间的重叠。较高的FMI值表示聚类效果越好。 7. **最优聚类数目的确定**：实验通过改变K值（2-10），计算不同聚类数下的轮廓系数和Calinski-Harabasz指数来寻找最优的聚类数目。轮廓系数衡量了每个样本点与所在簇其他点的平均距离与其最近簇的平均距离的比值，而Calinski-Harabasz指数则基于类间平方和与类内平方和的比率，两者均能帮助确定最佳的簇数量。 8. **绘制轮廓系数折线图**：通过绘制折线图可以直观地观察随着聚类数目增加，模型的轮廓系数如何变化，从而辅助决策。 9. **Calinski-Harabasz指数**：此指数同样用于评估聚类效果，数值越大表示聚类效果越好，因为它反映了类间距离与类内距离的相对大小。 实验过程不仅包括了理论知识的应用，还包括实际编码和结果分析，这对于理解和提升数据挖掘技能至关重要。通过这样的实验，学生能够熟练掌握sklearn库的使用，理解数据预处理、降维和聚类模型构建的基本流程，并学会评估聚类模型的性能。