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L'arte dell'etichettatura dei cluster: strategie di assegnazione delle etichette per il clustering dei dati in SKlearn

Nel campo dell'apprendimento automatico, il clustering è un metodo di apprendimento non supervisionato che mira a dividere i campioni nel set di dati in diversi cluster in modo che la somiglianza dei campioni all'interno dello stesso cluster sia elevata e la somiglianza dei campioni tra cluster diversi sia bassa. L'assegnazione delle etichette ai cluster è un passaggio chiave nel processo di clustering, che implica come assegnare ciascun campione a un cluster specifico. Scikit-learn (sklearn in breve), come potente libreria di machine learning in Python, fornisce una varietà di algoritmi di clustering e metodi di assegnazione di etichette. Questo articolo descriverà in dettaglio i metodi utilizzati per l'assegnazione delle etichette di clustering dei dati in sklearn e fornirà esempi pratici di codice.

1. L'importanza dell'assegnazione delle etichette ai cluster

L'assegnazione delle etichette al cluster è fondamentale per:

• coerenza intra-cluster: garantire che i campioni all'interno dello stesso cluster abbiano un elevato grado di somiglianza.
• variabilità tra cluster: Migliora la differenza tra diversi cluster e migliora l'effetto di clustering.
• Interpretabilità dei risultati: Fornisce risultati di clustering chiari per una facile analisi e interpretazione.

2. Algoritmo di clustering in sklearn

sklearn fornisce una varietà di algoritmi di clustering Di seguito sono riportati alcuni metodi di clustering comunemente utilizzati:

• K-significa clustering: seleziona iterativamente i centri del cluster e assegna i campioni al centro del cluster più vicino.
• clustering gerarchico: un metodo di clustering basato su alberi che può essere agglomerativo (dal basso verso l'alto) o divisivo (dall'alto verso il basso).
• DBSCAN: Algoritmo di clustering basato sulla densità in grado di identificare cluster di forme arbitrarie ed elaborare dati rumorosi.
• Miscela gaussiana: Un metodo di clustering basato su un modello di probabilità, presupponendo che i dati siano composti da una miscela di più distribuzioni gaussiane.

3. Metodo di assegnazione delle etichette in cluster

In sklearn, l'assegnazione delle etichette ai cluster viene solitamente eseguita nel modello di clusteringfitOfit_predictCompletato automaticamente nel metodo.

3.1 Assegnazione delle etichette di 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 Assegnazione di etichette di clustering gerarchico

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 Assegnazione dell'etichetta di 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 Assegnazione delle etichette di clustering del modello di miscela gaussiana

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. Esempio applicativo di assegnazione di etichette di clustering

Di seguito è riportato un esempio di assegnazione di etichette di cluster utilizzando l'algoritmo di 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. conclusione

L'assegnazione delle etichette ai cluster è un passaggio fondamentale nell'analisi dei cluster, che determina il modo in cui i campioni vengono assegnati ai diversi cluster. Sklearn fornisce una varietà di algoritmi di clustering, ognuno dei quali ha il suo specifico meccanismo di assegnazione delle etichette. Attraverso questo articolo, abbiamo appreso i diversi algoritmi di clustering in sklearn e i relativi metodi di assegnazione delle etichette dei cluster e abbiamo fornito esempi pratici di codice.

Spero che questo articolo possa aiutare i lettori a comprendere meglio il processo di assegnazione delle etichette ai cluster e a padroneggiare i metodi di implementazione di queste tecniche in Sklearn. Poiché la quantità di dati continua a crescere e la domanda di analisi aumenta, l’analisi dei cluster e l’assegnazione delle etichette ai cluster svolgeranno un ruolo sempre più importante nel campo della scienza dei dati.