python聚类分析数据,python聚类算法实例

　　1.具有监督学习训练样本和监督学习的聚类算法http://www.Sina.com/,概述。Sina . com (unsupervisedlelearning)，训练样本的标签信息未知。通过对是带有标记信息个无标签训练样本的学习，揭示了数据的内在性质和规律，为进一步的数据分析奠定了基础。对于无监督学习，‘目的是’(聚类)是应用最广泛的。

　　‘无监督学习’试图将数据集中的例子分成几个通常不相交的子集。每个子集称为一个簇。通过这样的分割，每个聚类可以对应于几个潜在的概念或类别。

　　从下图可以理解。

　　上图是一组未填充的样品。根据它们的分布，很容易在上图的样本中做出如下区分。

　　当它需要被分成两个集群时，即当k=2:

　　当它需要被分成4个簇时，即当k=4时：

　　2.k-means聚类算法。K-means算法的别名是K-means算法，K-means算法中的K-means聚类就是K个聚类，每个聚类的数据值都是按均值进行聚类的。

　　算法的思路大致是从样本集中随机选取K个样本作为聚类中心，计算所有样本与这K个“聚类中心”的距离，将每个样本划分到距离最近的“聚类中心”所在的聚类中，并进行更新。

　　根据以上描述，可以推测实现K-means算法主要有四点：

　　1)选择集群编号k

　　)2)从每个采样点到“聚类中心”的距离

　　3)基于新划分的聚类，更新“以聚类为中心”

　　)重复上述过程2和3，直到“聚类中心”不再移动。

　　优点和缺点：

　　优点：易于实现缺点：K-means算法步骤1的详细解决方案。k值的选择一般根据实际需要来确定或实现。K均值算法步骤1。k有收敛到局部极小的可能，对于大数据收敛较慢。

　　描述：

　　目标是.重心数由用户给定，用k表示，k-means最后得到的聚类数也是k。

　　聚类.之后，更新后的重心数与初始K值相同。

　　00-聚类算法.k-表示最终聚类的聚类数等于用户指定的重心数。一个重心对应一个聚类，每个样本只能聚类到一个聚类中。

　　A.初始群集是空的

　　第二步。为了将距离测量对象点划分到离聚类中心最近的聚类中，需要采用最近邻测量策略。有时在欧氏空间中使用欧氏距离，在文档处理中使用余弦相似度函数，有时使用曼哈顿距离作为度量，根据情况进行实际操作。

　　2.1.欧洲距离

　　2.2.曼哈顿距离

　　2.3.余弦相似度A和B表示向量(x1，y1)，(x2，y2)

　　是分子A和B的点积，分母是它们各自的L2幂，也就是所有维度的平方相加形成一个角。

　　描述：

　　通过http://www.Sina.com/.step2,获得K个新的聚类，并且每个样本被分类到K个聚类之一中。

　　获得33558www.Sina.com/.k新群后，当前重心将失效，每个新群必须计算自己的新重心。

　　第三步。对于新重心计算分类后生成的K个聚类，计算与聚类中其他点平均距离最小的点作为重心。(对于有坐标的簇，可以计算每个簇坐标的平均值作为重心)))))))))))))))。

　　描述：

　　B.例如，有三个新集群的示例。[ 1,4 ],[ 2,5 ],[ 3,6 ]。得到这个星团新的重心=[123]/3，[456]/3]

　　在3358www.Sina.com/.step3, K之后，获得新的重心作为步骤2中使用的重心。

　　第四步。是K-means的重心不再改变，还是规定了最大循环次数循环极限？

　　描述：

　　C可以在每个集群重心不再改变的情况下停止k-menas。

　　当33558www.Sina.com/.loop数超过looLimit时，停止K-means。

　　D.只要满足这两个条件中的任何一个，就可以停止K均值。

　　如果33558www.Sina.com/.step4没有结束k均值，请重新执行步骤2-步骤3-步骤4。

　　StrongD。如果步骤4完成了k-means，打印(或绘制)聚类和质心。

　　四。python实现代码的详细解释如下

　　import random import panda as PD import numpy as NP import matplotlib . py plot as PLT # calculate Euler distance def calc dis(dataSet，centroids，K): CLALIST=[]对于数据集中的数据：diff=np.tile (data，(K，1))-centroids # Subtraction(NP . tile(A，(2，1))是先沿X轴复制A 1次，即不复制，仍为[0，1，2]。然后沿Y方向将结果复制2次得到array ([[0，1，2]，[0，1，2]]))squared diff=diff * * 2 # squared dist=NP . sum(squared diff，Axis=1) # and (axis=1表示一行)distance=squaredDist ** 0.5 #根号clalist。append(distance)clalist=NP . array(clalist)#返回从每个点到粒子的距离len(dateSet)*。数组K返回clalist #计算质心def classify (dataset，centroids，k): #计算样本到质心的距离clalist=calcdis (dataset，centroids，K) # Group并计算新的质心mindistindices=NP . arg min(Clalist，Axis=1) #axis=1表示下标new centroids=PD . data frame(DataSet)。Groupby (mindistindices)。Mean () # dataframete (dataset)对数据集进行分组，Groupby(min)根据min进行统计分类，Mean()对分类结果进行平均。new centroids=new centroids . values #计算change=new centroids-centroids return changed，new centroids # classify def k means(dataset，k)使用k-means:# random take centroids=random . sample(dataset，k) #更新质心，直到所有的更改都0changed，newcentroids=classify (dataset，centroids，k)而np.any (changed！=0): changed，newCentroids=classify(dataSet，newCentroids，K)Centroids=sorted(new centroids . tolist())# tolist()将矩阵转换为列表sorted () sort #根据质心计算每个聚类Cluster=[]Clalist=calc dis(dataSet，centroids，K)# Call Euler distance mindistindices=NP . arg min(Clalist，axis=1)for I in range(K):Cluster . append([])for I，in enumerate(mindistindices):# enumerate()可以遍历索引append (dataset [i])同时返回质心，Cluster # Create dataset def Create dataset():return[[1，1]，[1，2]，[2，1]，[6，4]，[6，3]，[5，4]]if _ _ name _ _= _ _ main _ _ :dataset=Create dataset()centroids，cluster=kmeans(dataset，2)print( centroid is:% s % centroids)print( Cluster is:% s % Cluster)for I in range(len(dataset)):plscatter (centroids [j] [0]，centroids [j] [1]，marker= x ，Color=red ，s=50，label= centroid) plt.show()五、K-means算法1的补充。对初始化敏感，不同的初始粒子k可能产生不同的聚类结果。如下图，右边是k=2的结果，刚刚好，左边是k=3的结果。可以看出，右上角的两个集群应该合并为一个集群。

　　改进：

　　K的选择可以用一些算法分析数据的分布，比如重心、密度，然后选择合适的K。

　　2.使用存在局限性，如以下非球面数据分布不能做：

　　3.数据集比较大的时候，收敛会比较慢。

　　4.最终会收敛的。不管初始点怎么选，最终都会收敛。但是是全局收敛还是局部收敛。

　　不及物动词总结1。聚类是一种无监督的学习方法。聚类不同于分类，就是你事先不知道你要找的是什么，也没有预设的目标变量。

　　2.聚类将数据点分类为多个簇，其中相似的数据点被分类为同一簇，而不相似的数据点被分类为不同的簇。计算相似度的方法有很多，所以要针对具体的应用选择合适的方法。

　　3.K-means聚类算法是一种广泛使用的聚类算法，其中K是一个要指定的参数，即要创建的聚类数。K-means算法中K个聚类的质心可以随机获得，但这些点需要位于数据范围内。该算法计算每个点与质心的距离，选择距离最小的质心对应的聚类作为数据点的划分，然后基于分配过程更新聚类的质心。重复上述过程，直到每个簇的质心不再变化。

　　4.K-means算法虽然有效，但容易受初始聚类质心的影响，可能陷入局部最优解。为了解决这个问题，可以使用另一种称为二进制K-means的聚类算法。二进制K-means算法首先将所有数据点分成一个簇；然后除以K-means(K=2)；在下一次迭代中，选择使SSE下降最多的簇并划分；重复该过程，直到簇的数量达到指定的数量。实验表明，二进制K-means算法的聚类效果优于普通K-means聚类算法。

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