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El arte del etiquetado de conglomerados: estrategias de asignación de etiquetas de agrupamiento de datos en SKlearn

En el campo del aprendizaje automático, la agrupación en clústeres es un método de aprendizaje no supervisado que tiene como objetivo dividir las muestras del conjunto de datos en varios grupos para que la similitud de las muestras dentro del mismo grupo sea alta y la similitud de muestras entre diferentes grupos sea baja. La asignación de etiquetas de conglomerado es un paso clave en el proceso de agrupación, que implica cómo asignar cada muestra a un conglomerado específico. Scikit-learn (sklearn para abreviar), como poderosa biblioteca de aprendizaje automático en Python, proporciona una variedad de algoritmos de agrupación y métodos de asignación de etiquetas. Este artículo detallará los métodos utilizados para la asignación de etiquetas de agrupación de datos en sklearn y proporcionará ejemplos de código prácticos.

1. La importancia de la asignación de etiquetas de grupo

La asignación de etiquetas de grupo es fundamental para:

• consistencia intra-grupo: Asegúrese de que las muestras dentro del mismo grupo tengan un alto grado de similitud.
• variabilidad entre conglomerados: Mejora la diferencia entre diferentes grupos y mejora el efecto de agrupación.
• Interpretabilidad de los resultados.: Proporciona resultados de agrupación claros para facilitar el análisis y la interpretación.

2. Algoritmo de agrupación en sklearn

sklearn proporciona una variedad de algoritmos de agrupación. Los siguientes son algunos métodos de agrupación comúnmente utilizados:

• Agrupación de K-medias: Selecciona iterativamente los centros del conglomerado y asigna muestras al centro del conglomerado más cercano.
• agrupación jerárquica: Un método de agrupación basado en árboles que puede ser aglomerativo (de abajo hacia arriba) o divisivo (de arriba hacia abajo).
• Escaneo de base de datos: Algoritmo de agrupamiento basado en densidad capaz de identificar grupos de formas arbitrarias y procesar datos ruidosos.
• Mezcla gaussiana: Un método de agrupamiento basado en un modelo de probabilidad, suponiendo que los datos están compuestos por una mezcla de múltiples distribuciones gaussianas.

3. Método de asignación de etiquetas de agrupación

En sklearn, la asignación de etiquetas de clúster generalmente se realiza en el modelo de agrupación.fitofit_predictCompletado automáticamente en el método.

3.1 Asignación de etiquetas de agrupación de 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 Asignación de etiquetas de agrupación jerárquica

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 Asignación de etiquetas de agrupamiento 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 Asignación de etiquetas de agrupación del modelo de mezcla 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. Ejemplo de aplicación de asignación de etiquetas de agrupación

El siguiente es un ejemplo de asignación de etiquetas de conglomerado utilizando el algoritmo de agrupamiento 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. Conclusión

La asignación de etiquetas de conglomerados es un paso fundamental en el análisis de conglomerados, que determina cómo se asignan las muestras a diferentes conglomerados. sklearn proporciona una variedad de algoritmos de agrupación, cada uno de los cuales tiene su mecanismo de asignación de etiquetas específico. A través de este artículo, aprendimos sobre los diferentes algoritmos de agrupación en sklearn y sus métodos de asignación de etiquetas de agrupación, y proporcionamos ejemplos de código prácticos.

Espero que este artículo pueda ayudar a los lectores a comprender mejor el proceso de asignación de etiquetas de clúster y dominar los métodos para implementar estas técnicas en sklearn. A medida que la cantidad de datos continúa creciendo y los requisitos de análisis aumentan, el análisis de conglomerados y la asignación de etiquetas de conglomerados desempeñarán un papel cada vez más importante en el campo de la ciencia de datos.