聚类分析kmeans算法,聚类kmeans代码python

　　聚类算法总结(附代码)本次整理了聚类项目中常用的算法，给出了相应的工程结构便于调用，并建立了常用的聚类指标作为聚类结果函数。

　　书目聚类算法概述(附代码)前言：K-means算法2、kernel-k-means算法3、AP聚类算法4、谱聚类算法5、概述

　　前言“物以类聚，人以群分。分群。”

　　介绍几种聚类算法。

　　K-means算法一方面主要实现了确定聚类个数的肘方法，调用python的库函数建立聚类。请参考我之前的博文。

　　要更新这种加权K-means算法，您可能需要为要素指定不同的权重。这可以从特征的重要性来判断，具体来说，更新到欧几里德距离的计算：

　　DEF Euclidean _ distance(one _ sample，x): "":param one _ sample: 1个采样点：param X:所有聚类中心：return:采样点与每个聚类中心之间的距离" " one _ sample "e [0]，-1)distance=[]w=[1，0.2，0.2] 0.2] n=x.shape [0] # n为样本数for range(n):subs=one _ sample-x2)表示w)w _ distance 2=NP . sum(w _ dimension

　　三。AP聚类算法AP聚类又称亲和聚类，是2007年《科学》杂志提出的一种新的聚类算法。参见文件Affinity Learning for Mixed Data Clustering。

　　提出了一种基于混合聚类数据的学习框架。具体研究内容包括：1)如何处理混合属性的数据；2)如何学习数据点之间的相互作用；3)如何通过学习融合进行聚类。

　　AP算法的优点如下。

　　1)不需要确定最终的簇号。

　　2)现有的数据点将被用作最终的聚类中心，而不是生成新的聚类中心。

　　3)模型对初始数据值不敏感，多次运行AP聚类算法，结果完全相同。也就是说，不需要执行随机选择初始值的步骤(与k-means随机初始值相比)。

　　4)不要求初始相似矩阵数据的对称性；

　　5)与K-中心聚类法相比，结果的平方误差小，与K-mean算法相比，鲁棒性强，准确率高，但算法复杂度高，运算耗时多。

　　具体思路是以S矩阵对角线上的值s[k，k]作为K点是否成为聚类中心的评价基准。该值越大，该点成为聚类中心的可能性越高。这个值也称为参考度p(偏好)。聚类的个数受参考P的影响，如果考虑到每个数据点都可能成为聚类的中心，那么P应该取相同的值。如果将输入相似度的平均值作为p的值，则获得的聚类数是中等的。如果取最小值，可以得到层次较少的聚类。

　　主要代码部分如下。

　　EFAP _聚类分析(数据): :param数据：param labels _ true:return: center _ num-5 data)Cluster _ centers _ indicators=AP . Cluster _ centers 34)Labels=AP . Labels _ #每个预测数据的类别标签，Labels是NumPy数组n _ clusters _=len(Cluster _ centers _ indicators)以预测聚类中心的数量。center_num.append(n_clusters_)在两个远点之间具有较低的边权重，在两个近点之间具有较高的边权重。通过对所有数据点组成的图进行切割，尽可能降低切割后不同子图之间的边权重，尽可能增加子图中的边权重，达到聚类的目的。

　　要完全理解这个算法，需要对图论中的无向图、线性代数、矩阵分析有一定的了解，这里就不赘述了。想学习的朋友可以参考链接或者自己学习。

　　谱聚类很容易用python实现，主要代码用于参数检索。对于特定的聚类操作，只需要调用一个函数。代码如下所示。

　　def choose _ Para(x):#)缺省使用xxdxmt核，调整n _集群和微克的参数，适当的参数分数=[]s=字典)为指数必须选择gammainenumeraation):对于index，kinenumerate () 2，3，4)):y _ pred=谱聚类)n _ n gamma=gamma).fit _ predict(x . data)print( calins ki-harabaszscorevithgamma=，gamma， n_cluster=，k y_pred () tmp=dict ) ) tmp)伽马()伽马tmp ) ) n_Cluster ) )=ktmp ) score))的顺序=Calinski _ Harabasz _)y _ pred]=tmpscores。append)Calinski _ Harabasz _ score y _ pred())max _ score=s . get(NP。最大)分数)gamma=gamma).拟合_预测(x)PLT。标题(spectralclusingofblobs)(PLT .散布)x ) 3360，0 ) x ) 33333333330

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