Berbagi teknologi

한어Русский языкEnglishFrançaisIndonesianSanskrit日本語DeutschPortuguêsΕλληνικάespañolItalianoSuomalainenLatina

Seni Pelabelan Klaster: Strategi Penetapan Label Klaster Data di SKlearn

Dalam bidang pembelajaran mesin, clustering merupakan salah satu metode pembelajaran tanpa pengawasan yang bertujuan untuk membagi sampel dalam kumpulan data menjadi beberapa cluster sehingga kemiripan sampel dalam cluster yang sama tinggi dan kemiripan sampel antar cluster yang berbeda menjadi rendah. Penetapan label klaster adalah langkah penting dalam proses pengelompokan, yang melibatkan cara menetapkan setiap sampel ke klaster tertentu. Scikit-learn (disingkat sklearn), sebagai pustaka pembelajaran mesin yang kuat dengan Python, menyediakan berbagai algoritma pengelompokan dan metode penetapan label. Artikel ini akan merinci metode yang digunakan untuk penetapan label pengelompokan data di sklearn dan memberikan contoh kode praktis.

1. Pentingnya penetapan label cluster

Penetapan label klaster sangat penting untuk:

• konsistensi intra-cluster: Memastikan sampel dalam cluster yang sama memiliki tingkat kemiripan yang tinggi.
• variabilitas antar cluster: Meningkatkan perbedaan antara cluster yang berbeda dan meningkatkan efek clustering.
• Interpretabilitas hasil: Memberikan hasil pengelompokan yang jelas untuk memudahkan analisis dan interpretasi.

2. Algoritma clustering di sklearn

sklearn menyediakan berbagai algoritma clustering. Berikut ini adalah beberapa metode clustering yang umum digunakan:

• pengelompokan K-Means: Memilih pusat klaster secara berulang dan menugaskan sampel ke pusat klaster terdekat.
• pengelompokan hierarki: Metode pengelompokan berbasis pohon yang dapat bersifat aglomeratif (bottom-up) atau memecah belah (top-down).
• DBSCAN: Algoritma pengelompokan berbasis kepadatan yang mampu mengidentifikasi kelompok dengan bentuk sewenang-wenang dan memproses data yang berisik.
• Campuran Gaussian: Metode pengelompokan berdasarkan model probabilitas, dengan asumsi bahwa data terdiri dari campuran beberapa distribusi Gaussian.

3. Metode penetapan label clustering

Di sklearn, penetapan label cluster biasanya dilakukan dalam model clusteringfitataufit_predictSelesai secara otomatis dalam metode ini.

3.1 Penetapan label pengelompokan 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
1
2
3
4
5
6
7
8

3.2 Penetapan label pengelompokan hierarki

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 Penetapan label pengelompokan 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
1
2
3
4
5
6
7
8

3.4 Penetapan label pengelompokan model campuran Gaussian

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. Contoh penerapan penetapan label clustering

Berikut ini contoh penetapan label cluster menggunakan algoritma 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_)
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11

5. Kesimpulan

Penetapan label klaster adalah langkah inti dalam analisis klaster, yang menentukan bagaimana sampel ditugaskan ke klaster yang berbeda. sklearn menyediakan berbagai algoritma pengelompokan, yang masing-masing memiliki mekanisme penetapan label spesifiknya sendiri. Melalui artikel ini, kita mempelajari berbagai algoritme pengelompokan di sklearn dan metode penetapan label klusternya, serta memberikan contoh kode praktis.

Saya harap artikel ini dapat membantu pembaca lebih memahami proses penetapan label cluster dan menguasai metode penerapan teknik tersebut di sklearn. Ketika jumlah data terus bertambah dan kebutuhan analisis meningkat, analisis klaster dan penetapan label klaster akan memainkan peran yang semakin penting dalam bidang ilmu data.