Python K均值聚类可视化教程
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更新于2024-08-03
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"Python聚类效果可视化"
在Python中,数据科学和机器学习任务常常涉及到聚类分析,这是一种无监督学习方法,用于将相似的数据点分组到不同的类别中。聚类可以帮助我们发现数据的内在结构,而无需事先知道具体的分类信息。在Python中,常用的库如Scikit-Learn和Matplotlib提供了丰富的功能来执行聚类和可视化结果。
Scikit-Learn(简称sklearn)是Python中广泛使用的机器学习库,它包含了多种聚类算法,如K均值(K-Means)、层次聚类(Hierarchical Clustering)和DBSCAN(基于密度的聚类)。在这个例子中,我们关注的是K均值聚类,它是最简单且常见的聚类方法之一。
K均值聚类的基本思想是通过迭代调整每个数据点的分类,使得同一类别的数据点尽可能地靠近,而不同类别的数据点尽可能地远离。这个过程始于随机选择的初始质心(即类别的中心点),然后通过以下步骤进行迭代:
1. **分配阶段**:将每个数据点分配到最近的质心所在的类别。
2. **更新阶段**:重新计算每个类别的质心,作为该类别内所有数据点的平均值。
3. **终止条件**:当质心不再显著移动或达到预设的最大迭代次数时,算法停止。
在可视化聚类效果时,通常使用散点图来展示数据点在各个特征维度上的分布。在这个例子中,我们创建了一个包含300个样本、2个特征的随机数据集,使用`make_blobs`函数生成,其中包含3个聚类中心。然后,我们应用KMeans算法进行聚类,并获取聚类中心和标签。
使用Matplotlib库的`scatter`函数绘制数据点,通过颜色区分不同的类别。`c=labels`参数根据聚类标签指定点的颜色,`cmap='viridis'`设置颜色映射,`s=50`表示点的大小。同时,用红色的“x”标记表示聚类中心。通过`xlabel`和`ylabel`设置坐标轴标签,`title`定义图表标题,`legend`添加图例,最后的`plt.show()`显示图形。
这样的可视化可以帮助我们直观地理解聚类结果,例如,如果聚类效果良好,我们会看到数据点紧密围绕各自的聚类中心,不同颜色的点群明显分离。如果聚类效果不佳,可能表现为点群分布混乱,或者不同颜色的点混杂在一起。
除了K均值,其他聚类算法如DBSCAN适用于发现非凸形状的聚类,而层次聚类则能够生成树状结构揭示数据的层级关系。在实际应用中,选择合适的聚类算法并评估其性能(例如,通过轮廓系数、Calinski-Harabasz指数或Davies-Bouldin指数)是非常重要的步骤。同时,预处理数据,如标准化或归一化,也对聚类结果有显著影响。
2023-03-15 上传
2023-06-03 上传
2023-05-31 上传
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2023-05-09 上传
2023-05-31 上传
2023-09-07 上传
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