Обмен технологиями

한어Русский языкEnglishFrançaisIndonesianSanskrit日本語DeutschPortuguêsΕλληνικάespañolItalianoSuomalainenLatina

Искусство разметки кластеров: стратегии присвоения меток кластеризации данных в SKlearn

В области машинного обучения кластеризация — это метод обучения без учителя, целью которого является разделение выборок в наборе данных на несколько кластеров так, чтобы сходство выборок внутри одного кластера было высоким, а сходство выборок между разными кластерами — низким. Назначение метки кластера — это ключевой этап процесса кластеризации, который включает в себя присвоение каждого образца определенному кластеру. Scikit-learn (сокращенно sklearn) — мощная библиотека машинного обучения на Python, предоставляющая множество алгоритмов кластеризации и методов присвоения меток. В этой статье подробно описаны методы, используемые для назначения меток кластеризации данных в sklearn, и представлены практические примеры кода.

1. Важность присвоения метки кластера

Назначение метки кластера имеет решающее значение для:

• внутрикластерная согласованность: Убедитесь, что образцы в одном кластере имеют высокую степень сходства.
• межкластерная изменчивость: Увеличьте разницу между различными кластерами и улучшите эффект кластеризации.
• Интерпретируемость результатов: Обеспечьте четкие результаты кластеризации для облегчения анализа и интерпретации.

2. Алгоритм кластеризации в sklearn

sklearn предоставляет множество алгоритмов кластеризации. Ниже приведены некоторые часто используемые методы кластеризации:

• Кластеризация K-средних: Итеративно выбирает центры кластеров и присваивает образцы ближайшему центру кластера.
• иерархическая кластеризация: метод древовидной кластеризации, который может быть агломеративным (снизу вверх) или разделительным (сверху вниз).
• ДБСКАН: Алгоритм кластеризации на основе плотности, способный идентифицировать кластеры произвольной формы и обрабатывать зашумленные данные.
• Гауссова смесь: метод кластеризации, основанный на вероятностной модели, предполагающий, что данные состоят из смеси нескольких распределений Гаусса.

3. Метод назначения меток кластеризации

В sklearn назначение меток кластера обычно выполняется в модели кластеризации.fitилиfit_predictАвтоматически завершается в методе.

3.1 Назначение метки кластеризации 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 Назначение меток иерархической кластеризации

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 Назначение метки кластеризации 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 Назначение метки кластеризации модели гауссовой смеси

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. Пример применения присвоения метки кластеризации

Ниже приведен пример назначения метки кластера с использованием алгоритма кластеризации 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. Вывод

Назначение метки кластера — это основной этап кластерного анализа, который определяет, как образцы распределяются по различным кластерам. sklearn предоставляет множество алгоритмов кластеризации, каждый из которых имеет свой собственный механизм назначения меток. В этой статье мы узнали о различных алгоритмах кластеризации в sklearn и их методах назначения меток кластера, а также предоставили практические примеры кода.

Я надеюсь, что эта статья поможет читателям лучше понять процесс присвоения меток кластерам и освоить методы реализации этих приемов в sklearn. Поскольку объем данных продолжает расти, а требования к анализу возрастают, кластерный анализ и присвоение меток кластерам будут играть все более важную роль в области науки о данных.