Python实现十种常用聚类算法实战

本文将深入探讨十种常用的聚类算法，并结合Python代码进行实战演示，帮助读者理解和应用这些技术于数据分析中。聚类，作为无监督学习的重要组成部分，主要用于在没有预先定义类别的情况下，从数据集中发现隐藏的结构和模式。它与监督学习的主要区别在于，聚类算法仅依赖于输入数据，无需标签，目标是通过测量数据点间的相似性将它们组织成自然的群组。 首先，我们将介绍聚类的基本概念。聚类分析的核心在于寻找数据点之间的相似度，即将具有相似特征的对象聚集在一起，形成群组。这是一个迭代的过程，通过不断调整群组划分，直至达到理想的聚类效果。在这个过程中，评估聚类效果通常是基于数据点间距离或相似度度量。 接下来，我们利用`scikit-learn`库中的`make_classification`函数创建一个二分类数据集，包含1000个样本，每个类有两维特征，便于可视化展示聚类结果。通过散点图的形式，观察不同群组在二维空间中的分布，以此来检验算法的聚类能力。值得注意的是，这个例子中的群集是人为设计的，以便于分析算法的效果，实际应用中群集可能更为复杂。 本文将详细介绍以下十种常见的聚类算法： 1. **K-means**：这是一种基于原型的算法，通过迭代将数据点分配到最近的质心（中心点）所在的群组。 2. **层次聚类**：分为凝聚型、分裂型和平均型等类型，逐步构建或拆分群组，形成树状结构。 3. **DBSCAN**：密度聚类，关注密集区域内的核心对象，能处理非球形且大小各异的群集。 4. **谱聚类**：基于图论，利用数据点的相似性矩阵构建拉普拉斯矩阵，进行聚类。 5. **谱聚类**：与谱聚类类似，但采用不同的方法构造相似性矩阵，适合处理非凸形状的数据。 6. **Gaussian Mixture Models (GMM)**：假设数据由多个高斯分布混合而成，适用于发现复杂的密度分布。 7. **Mean Shift**：移动均值算法，通过迭代寻找数据点密度最高的区域作为新的群组中心。 8. **DBSCAN-LOF**：结合DBSCAN和局部异常因子（Local Outlier Factor），同时考虑密度和邻域结构。 9. **Affinity Propagation**：不需要预设群组数量，通过传递“喜好”消息来确定每个点的最优群组。 10. **Hierarchical Density Peak Clustering (HDP)**：基于密度峰值的层次聚类，寻找具有最高邻域密度和相对较低内部密度的群组。 每种算法都有其适用场景和优缺点，选择合适的聚类方法时需考虑数据的特性、群组结构以及计算资源。通过阅读本文提供的Python代码示例，读者将能够更好地理解和实现这些聚类算法，从而在实际数据分析项目中应用它们。