机器学习:聚类算法API初步使用

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了机器学习:聚类算法API初步使用相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

学习目标

  • 知道聚类算法API的使用

1 api介绍

  • sklearn.cluster.KMeans(n_clusters=8)
    • 参数:
      • n_clusters:开始的聚类中心数量
        • 整型,缺省值=8,生成的聚类数,即产生的质心(centroids)数。
    • 方法:
      • estimator.fit(x)
      • estimator.predict(x)
      • estimator.fit_predict(x)
        • 计算聚类中心并预测每个样本属于哪个类别,相当于先调用fit(x),然后再调用predict(x)

2 案例

随机创建不同二维数据集作为训练集,并结合k-means算法将其聚类,你可以尝试分别聚类不同数量的簇,并观察聚类效果:

 聚类参数n_cluster传值不同,得到的聚类结果不同

 

2.1流程分析

 

2.2 代码实现

1.创建数据集

import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.datasets.samples_generator import make_blobs
from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn.metrics import calinski_harabaz_score

# 创建数据集
# X为样本特征,Y为样本簇类别, 共1000个样本,每个样本4个特征,共4个簇,
# 簇中心在[-1,-1], [0,0],[1,1], [2,2], 簇方差分别为[0.4, 0.2, 0.2, 0.2]
X, y = make_blobs(n_samples=1000, n_features=2, centers=[[-1, -1], [0, 0], [1, 1], [2, 2]],
                  cluster_std=[0.4, 0.2, 0.2, 0.2],
                  random_state=9)

# 数据集可视化
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], marker='o')
plt.show()

2.使用k-means进行聚类,并使用CH方法评估

y_pred = KMeans(n_clusters=2, random_state=9).fit_predict(X)
# 分别尝试n_cluses=2\\3\\4,然后查看聚类效果
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y_pred)
plt.show()

# 用Calinski-Harabasz Index评估的聚类分数
print(calinski_harabaz_score(X, y_pred))

3 小结

  • api:sklearn.cluster.KMeans(n_clusters=8)【知道】
    • 参数:
      • n_clusters:开始的聚类中心数量
    • 方法:
      • estimator.fit_predict(x)
        • 计算聚类中心并预测每个样本属于哪个类别,相当于先调用fit(x),然后再调用predict(x)

以上是关于机器学习:聚类算法API初步使用的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

机器学习聚类算法

机器学习 - 算法 - 聚类 K-MEANS 算法

机器学习实战--k-均值聚类

基于k-means的聚类算法—机器学习

最近质心

[机器学习与scikit-learn-23]:算法-聚类-KMeans算法的工作原理