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L'art de l'étiquetage des clusters : stratégies d'attribution d'étiquettes de clustering de données dans SKlearn

Dans le domaine de l'apprentissage automatique, le clustering est une méthode d'apprentissage non supervisée qui vise à diviser les échantillons de l'ensemble de données en plusieurs clusters afin que la similarité des échantillons au sein d'un même cluster soit élevée et la similarité des échantillons entre différents clusters soit faible. L'attribution des étiquettes de cluster est une étape clé du processus de clustering, qui implique la manière d'attribuer chaque échantillon à un cluster spécifique. Scikit-learn (sklearn en abrégé), en tant que puissante bibliothèque d'apprentissage automatique en Python, fournit une variété d'algorithmes de clustering et de méthodes d'attribution d'étiquettes. Cet article détaillera les méthodes utilisées pour l'attribution d'étiquettes de clustering de données dans sklearn et fournira des exemples de code pratiques.

1. L'importance de l'attribution des étiquettes de cluster

L'attribution d'étiquettes de cluster est essentielle pour :

• cohérence intra-cluster: Assurez-vous que les échantillons au sein d’une même grappe présentent un degré élevé de similitude.
• variabilité inter-clusters: Améliorez la différence entre les différents clusters et améliorez l'effet de clustering.
• Interprétabilité des résultats: Fournit des résultats de regroupement clairs pour une analyse et une interprétation faciles.

2. Algorithme de clustering dans sklearn

sklearn fournit une variété d'algorithmes de clustering. Voici quelques méthodes de clustering couramment utilisées :

• Regroupement K-Means: Sélectionne de manière itérative les centres de cluster et attribue les échantillons au centre de cluster le plus proche.
• classification hiérarchique: Une méthode de clustering arborescente qui peut être agglomérée (de bas en haut) ou divisive (de haut en bas).
• DBSCAN: Algorithme de clustering basé sur la densité capable d'identifier des clusters de formes arbitraires et de traiter des données bruitées.
• Mélange gaussien: Une méthode de clustering basée sur un modèle probabiliste, supposant que les données sont composées d'un mélange de plusieurs distributions gaussiennes.

3. Méthode d'attribution des étiquettes de clustering

Dans sklearn, l'attribution des étiquettes de cluster est généralement effectuée dans le modèle de clusteringfitoufit_predictComplété automatiquement dans la méthode.

3.1 Attribution des étiquettes de clustering K-Means

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
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3.2 Attribution d'étiquettes de clustering hiérarchique

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
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3.3 Attribution des étiquettes de clustering DBSCAN

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
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3.4 Attribution des étiquettes de clustering du modèle de mélange gaussien

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
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4. Exemple d'application d'attribution d'étiquettes de clustering

Voici un exemple d'attribution d'étiquettes de cluster à l'aide de l'algorithme de clustering K-Means :

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_)
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5. Conclusion

L'attribution d'étiquettes de cluster est une étape essentielle de l'analyse de cluster, qui détermine la manière dont les échantillons sont attribués à différents clusters. sklearn fournit une variété d'algorithmes de clustering, chacun ayant son mécanisme d'attribution d'étiquettes spécifique. Grâce à cet article, nous avons découvert les différents algorithmes de clustering de sklearn et leurs méthodes d'attribution d'étiquettes de cluster, et fourni des exemples de code pratiques.

J'espère que cet article pourra aider les lecteurs à mieux comprendre le processus d'attribution des étiquettes de cluster et à maîtriser les méthodes de mise en œuvre de ces techniques dans sklearn. À mesure que la quantité de données continue de croître et que les exigences d’analyse augmentent, l’analyse groupée et l’attribution d’étiquettes de cluster joueront un rôle de plus en plus important dans le domaine de la science des données.