Teknologian jakaminen

한어Русский языкEnglishFrançaisIndonesianSanskrit日本語DeutschPortuguêsΕλληνικάespañolItalianoSuomalainenLatina

Klusterimerkintöjen taito: Tietojen klusteroinnin tarranmääritysstrategiat SKlearnissa

Koneoppimisen alalla klusterointi on valvomaton oppimismenetelmä, jonka tavoitteena on jakaa tietojoukon näytteet useisiin klusteriin siten, että saman klusterin näytteiden samankaltaisuus on suuri ja näytteiden samankaltaisuus eri klustereiden välillä on vähäistä. Klusteritunnisteen määrittäminen on keskeinen vaihe klusterointiprosessissa, joka sisältää kunkin näytteen määrittämisen tiettyyn klusteriin. Scikit-learn (lyhennettynä sklearn) Pythonin tehokkaana koneoppimiskirjastona tarjoaa erilaisia ​​klusterointialgoritmeja ja etikettien määritysmenetelmiä. Tässä artikkelissa kerrotaan yksityiskohtaisesti sklearnissä käytetyt dataklusterointitunnisteen määritysmenetelmät ja annetaan käytännön koodiesimerkkejä.

1. Klusteritunnisteen antamisen tärkeys

Klusteritunnisteen määrittäminen on kriittinen:

• klusterin sisäinen johdonmukaisuus: Varmista, että saman klusterin näytteillä on suuri samankaltaisuus.
• klusterien välinen vaihtelu: Paranna eri klustereiden välistä eroa ja paranna klusterointivaikutusta.
• Tulosten tulkittavuus: Tarjoa selkeät klusterointitulokset analyysin ja tulkinnan helpottamiseksi.

2. Klusterointialgoritmi sklearnissä

sklearn tarjoaa useita klusterointialgoritmeja Seuraavassa on joitain yleisesti käytettyjä klusterointimenetelmiä:

• K-Means-klusterointi: Valitsee iteratiivisesti klusterikeskukset ja määrittää näytteet lähimpään klusterikeskukseen.
• hierarkkinen klusterointi: Puupohjainen klusterointimenetelmä, joka voi olla agglomeratiivinen (alhaalta ylös) tai jakava (ylhäältä alas).
• DBSCAN: Tiheyteen perustuva klusterointialgoritmi, joka pystyy tunnistamaan mielivaltaisen muotoisia klustereita ja käsittelemään meluisia tietoja.
• Gaussin sekoitus: Todennäköisyysmalliin perustuva klusterointimenetelmä, jossa oletetaan, että data koostuu useiden Gaussin jakaumien sekoituksesta.

3. Menetelmä klusterointitunnisteen määrittämiseen

Sklearnissa klusteritunnisteen määritys tehdään yleensä klusterointimallissafittaifit_predictAutomaattisesti suoritettu menetelmässä.

3.1 K-Means-klusterointitunniste

from sklearn.cluster import KMeans

# 假设X是数据集
kmeans = KMeans(n_clusters=3)
kmeans.fit(X)
cluster_labels = kmeans.labels_

# cluster_labels是一个数组，包含了每个样本所属簇的标签
1
2
3
4
5
6
7
8

3.2 Hierarkkinen klusterointitunniste

from sklearn.cluster import AgglomerativeClustering

# 假设X是数据集
hierarchical = AgglomerativeClustering(n_clusters=3)
hierarchical.fit(X)
cluster_labels = hierarchical.labels_

# 层次聚类同样会为每个样本分配一个聚类标签
1
2
3
4
5
6
7
8

3.3 DBSCAN-klusterointitunnisteen määritys

from sklearn.cluster import DBSCAN

# 假设X是数据集
dbscan = DBSCAN(eps=0.5, min_samples=5)
dbscan.fit(X)
cluster_labels = dbscan.labels_

# DBSCAN将为每个样本分配一个聚类标签，噪声点标签为-1
1
2
3
4
5
6
7
8

3.4 Gaussin sekoitusmallin klusterointimerkintä

from sklearn.mixture import GaussianMixture

# 假设X是数据集
gmm = GaussianMixture(n_components=3)
gmm.fit(X)
cluster_labels = gmm.predict(X)

# 高斯混合模型通过预测为每个样本分配最可能的簇标签
1
2
3
4
5
6
7
8

4. Sovellusesimerkki klusterointitunnisteen määrittämisestä

Seuraavassa on esimerkki klusterin tunnisteen määrittämisestä K-Means-klusterointialgoritmilla:

from sklearn.datasets import make_blobs

# 创建模拟数据集
X, _ = make_blobs(n_samples=300, centers=4, cluster_std=0.60, random_state=0)

# 应用K-Means聚类
kmeans = KMeans(n_clusters=4)
kmeans.fit(X)

# 打印聚类标签
print("Cluster labels:", kmeans.labels_)
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11

5. Päätelmät

Klusteritunnisteen määritys on keskeinen vaihe klusterianalyysissä, joka määrittää, kuinka näytteet kohdistetaan eri klustereihin. sklearn tarjoaa useita klusterointialgoritmeja, joista jokaisella on oma nimenmääritysmekanisminsa. Tämän artikkelin kautta opimme sklearnin erilaisista klusterointialgoritmeista ja niiden klusteritunnisteiden määritysmenetelmistä ja annoimme käytännön koodiesimerkkejä.

Toivon, että tämä artikkeli auttaa lukijoita ymmärtämään paremmin klusteritunnisteen määrittämisprosessia ja hallitsemaan menetelmiä näiden tekniikoiden toteuttamiseksi sklearnissa. Datan määrän kasvaessa ja analyysivaatimusten kasvaessa klusterianalyysillä ja klusteritunnisteilla on yhä tärkeämpi rooli datatieteen alalla.