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K均值聚类(K-means Clustering)是一种常见的聚类算法,它将数据点划分为预先指定数量的聚类。该算法使用迭代的方法,通过最小化样本点与所属聚类中心之间的距离来优化聚类结果。
0 F* b3 I* {' q; ?, YK均值聚类算法的步骤如下:3 c* m$ B* O- h7 q3 |
' V' } v, F, Q1 a' `
1.随机选择K个初始聚类中心点(质心)。K代表要形成的聚类数量。
3 W" J9 t, g A- ~2.将数据点分配给最近的聚类中心,形成K个聚类。
5 F8 W' }$ ?$ }( \( T3.计算每个聚类的新聚类中心,即将当前所属聚类中的样本点的均值作为新的聚类中心。
* {* F- A+ K& Y) T4.重复步骤2和步骤3,直到满足某个停止条件,例如聚类中心不再发生变化或达到最大迭代次数。
2 Q; \8 `7 q2 N/ Q, p2 I7 [+ y+ p7 y% @7 ~
K均值聚类算法的优点包括简单、易于实现,以及在大规模数据集上的高效性。然而,该算法对于初始聚类中心的选择敏感,并且对于非凸形状的聚类较为困难。
4 J$ Z( a5 v a' g0 D# N! ^2 O在Python中,你可以使用scikit-learn库中的KMeans类来实现K均值聚类算法。该类提供了灵活的参数设置,例如聚类数量、初始聚类中心的选择方法等。
6 N) b' P$ s! _; z& v( ~6 U逐行解释代码的含义:1 |0 [6 Z8 t) v# ?9 x% T
import numpy as np
3 V: @& r! k" zimport pandas as pd
5 w& {" _" c( T- Y5 Q( T! c+ limport matplotlib.pyplot as plt" V! i& m% n6 ?5 t! Z
from sklearn.datasets import load_iris
) ?# E3 `6 C1 m, Efrom sklearn.cluster import KMeans
: | w% l' k7 b. kfrom sklearn.metrics import silhouette_score: _* }4 u& P3 T, `
# \6 {6 e0 R! Q* B
这些是导入所需的库。numpy用于数值计算,pandas用于数据处理,matplotlib.pyplot用于绘图,sklearn.datasets中的load_iris用于加载鸢尾花数据集,sklearn.cluster中的KMeans用于K均值聚类,sklearn.metrics中的silhouette_score用于计算轮廓系数。' ?0 f) m8 V9 r0 E: f4 U8 @
df = pd.DataFrame(load_iris()['data'], columns=load_iris()['feature_names'])
# H, x3 q1 p, U3 i0 s9 O/ W: K
$ m% m. F6 ~9 ^9 t8 K9 e这行代码使用load_iris函数加载鸢尾花数据集,并将数据存储到一个DataFrame对象df中。数据集中的每个样本具有4个特征:花萼长度(sepal length)、花萼宽度(sepal width)、花瓣长度(petal length)和花瓣宽度(petal width)。( m$ Q* z1 X& V& I8 f( Z
score_list = []
0 B5 P1 \$ H3 Tfor i in range(2, 10):
& b. Y0 M! V D' h/ ^7 x9 `0 O model = KMeans(i)
9 q/ I7 d1 p" l" v- W model.fit(df.iloc[:,:2])
( j% U- X/ Z' Q# ] s3 |$ h0 w score_list.append(silhouette_score(df, model.labels_)) E5 P- n) t8 t' o
& c1 h$ N3 I0 C0 F2 ^4 k& M, ]* b
plt.plot([i for i in range(2, 10)], score_list)
/ ]5 u* {7 u3 i) U# M/ |0 {5 O) H- y7 T1 a
这段代码计算K取不同值时的轮廓系数,并绘制了K值与轮廓系数之间的曲线图。首先,循环从2到9遍历不同的K值。在每次迭代中,创建一个KMeans对象并指定K值,然后使用鸢尾花数据集的前两列特征进行聚类。接下来,计算当前聚类结果的轮廓系数,并将其添加到score_list列表中。最后,使用matplotlib.pyplot绘制K值与轮廓系数之间的曲线图。
) @* r: m E/ @model = KMeans(3) g% g- A2 f2 V( L/ b
model.fit(df.iloc[:,:2])- f/ Z9 C0 A+ C- F, A
df2 = df.iloc[:,:2].copy(). g* R$ L" F# W4 Y
df2['label'] = model.labels_
. w( G2 ~: @5 I8 C/ V: @3 ~9 K. k8 p1 M! L" a+ w. R
from plotnine import * x8 }3 U" N2 M4 m4 e
4 `, v8 N3 r9 k9 [8 K& @7 V& V(: U, @5 P7 Q4 ? [2 {
ggplot(df2,aes('sepal length (cm)', 'sepal width (cm)', color='label'))
: D2 R: a+ D$ M + geom_point()" z4 ?6 U) f7 ^
+ theme_matplotlib()+ d/ Q& J! B, X+ c
). K0 \+ N; k/ j0 D4 x
# R0 ]5 i0 \8 M6 q$ J2 A这段代码进行了最终的K均值聚类和绘图。首先,创建一个KMeans对象并指定K值为3,然后使用鸢尾花数据集的前两列特征进行聚类。接下来,创建一个新的DataFrame对象df2,其中包含原始数据集的前两列特征以及聚类结果的标签。然后,导入plotnine库,并使用其提供的函数绘制散点图。通过指定x轴为花萼长度,y轴为花萼宽度,颜色根据聚类标签进行分类。最后,使用theme_matplotlib函数设置绘图的主题样式为与matplotlib兼容的样式。
! Q/ t5 `3 S/ g1 W/ e希望这个逐行解释对你有所帮助!如果你还有其他问题,请随时提问。
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2 ^/ [9 [% Z0 e5 ^! W6 x4 N
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