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A arte da rotulagem de cluster: estratégias de atribuição de rótulos de clustering de dados no SKlearn

No campo do aprendizado de máquina, clustering é um método de aprendizado não supervisionado que visa dividir as amostras do conjunto de dados em vários clusters, de modo que a similaridade das amostras dentro do mesmo cluster seja alta e a similaridade das amostras entre diferentes clusters seja baixa. A atribuição de rótulos de cluster é uma etapa fundamental no processo de clustering, que envolve como atribuir cada amostra a um cluster específico. Scikit-learn (abreviadamente sklearn), como uma poderosa biblioteca de aprendizado de máquina em Python, fornece uma variedade de algoritmos de cluster e métodos de atribuição de rótulos. Este artigo detalhará os métodos usados ​​para atribuição de rótulos de cluster de dados no sklearn e fornecerá exemplos práticos de código.

1. A importância da atribuição de rótulos de cluster

A atribuição de rótulos de cluster é crítica para:

• consistência intra-cluster: certifique-se de que as amostras dentro do mesmo cluster tenham um alto grau de similaridade.
• variabilidade entre clusters: Aumente a diferença entre diferentes clusters e melhore o efeito de agrupamento.
• Interpretabilidade dos resultados: Fornece resultados de agrupamento claros para fácil análise e interpretação.

2. Algoritmo de cluster no sklearn

sklearn fornece uma variedade de algoritmos de cluster. A seguir estão alguns métodos de cluster comumente usados:

• Agrupamento K-Means: seleciona iterativamente os centros do cluster e atribui amostras ao centro do cluster mais próximo.
• agrupamento hierárquico: um método de agrupamento baseado em árvore que pode ser aglomerativo (de baixo para cima) ou divisivo (de cima para baixo).
• Digitalização de banco de dados: Algoritmo de clustering baseado em densidade capaz de identificar clusters de formas arbitrárias e processar dados ruidosos.
• Mistura Gaussiana: Um método de agrupamento baseado em um modelo de probabilidade, assumindo que os dados são compostos por uma mistura de múltiplas distribuições gaussianas.

3. Método de agrupamento de atribuição de rótulos

No sklearn, a atribuição de rótulos de cluster geralmente é feita no modelo de clusterfitoufit_predictPreenchido automaticamente no método.

3.1 Atribuição de rótulo de agrupamento 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 Atribuição de rótulo de cluster hierárquico

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 Atribuição de rótulo de cluster 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 Atribuição de rótulo de agrupamento de modelo de mistura 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. Exemplo de aplicação de atribuição de rótulo de cluster

A seguir está um exemplo de atribuição de rótulo de cluster usando o algoritmo de cluster 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. Conclusão

A atribuição de rótulos de cluster é uma etapa central na análise de cluster, que determina como as amostras são atribuídas a diferentes clusters. O sklearn fornece uma variedade de algoritmos de agrupamento, cada um com seu mecanismo específico de atribuição de rótulos. Por meio deste artigo, aprendemos sobre os diferentes algoritmos de cluster no sklearn e seus métodos de atribuição de rótulos de cluster, e fornecemos exemplos práticos de código.

Espero que este artigo possa ajudar os leitores a compreender melhor o processo de atribuição de rótulos de cluster e a dominar os métodos de implementação dessas técnicas no sklearn. À medida que a quantidade de dados continua a crescer e os requisitos de análise aumentam, a análise de cluster e a atribuição de rótulos de cluster desempenharão um papel cada vez mais importante no campo da ciência de dados.