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  • 聚类分析实例

    2020-12-20 11:35:30
    k-means聚类”——数据分析、数据挖掘一、概要分类作为一种监督学习方法,要求必须事先明确知道各个类别的信息,并且断言所有待分类项都有一个类别与之对应。但是很多时候上述条件得不到满足,尤其是在处理海量数据...

    k-means

    聚类”——数据分析、数据挖掘

    一、概要

    分类作为一种监督学习方法,

    要求必须事先明确知道各个类别的信息,

    且断言所有待分类项都有一个类别与之对应。但是很多时候上述条件得不到满

    足,

    尤其是在处理海量数据的时候,

    如果通过预处理使得数据满足分类算法的要

    求,则代价非常大,这时候可以考虑使用聚类算法。

    聚类属于无监督学习,相比

    于分类,

    聚类不依赖预定义的类和类标号的训练实例

    本文介绍一种常见的聚类

    算法——

    k

    均值和

    k

    中心点聚类,最后会举一个实例:应用聚类方法试图解决

    一个在体育界大家颇具争议的问题——中国男足近几年在亚洲到底处于几流水

    平。

    二、聚类问题

    所谓聚类问题,就是给定一个元素集合

    D

    ,其中每个元素具有

    n

    个可观

    察属性,使用某种算法将

    D

    划分成

    k

    个子集,要求每个子集内部的元素之间相

    异度尽可能低,而不同子集的元素相异度尽可能高。其中每个子集叫做一个簇。

    与分类不同,

    分类是示例式学习,

    要求分类前明确各个类别,

    并断言每个

    元素映射到一个类别,

    而聚类是观察式学习,

    在聚类前可以不知道类别甚至不给

    定类别数量,是无监督学习的一种。目前聚类广泛应用于统计学、生物学、数据

    库技术和市场营销等领域,

    相应的算法也非常的多。

    本文仅介绍一种最简单的聚

    类算法——

    k

    均值(

    k-means

    )算法。

    三、概念介绍

    展开全文
  • 以经济效益数据为例,用聚类分析法对各省市作分类(见spssex-4/全国各省市经济效益数据) 以城镇居民消费资料为例,用聚类分析法对各省市作分类(见spssex-4/城镇居民消费支出资料) Spss中的聚类功能常用的有两种...
  • WEKA聚类分析实例代码

    2014-11-27 18:50:30
    weka智能分析示例代码,主要实现了聚类分析功能。
  • SPSS教程-聚类分析-附实例操作 SPSS教程-聚类分析-附实例操作 SPSS教程-聚类分析-附实例操作 SPSS教程-聚类分析-附实例操作
  • 基于SPSS实现的聚类分析实例 内含聚类分析实际例子 共39页.rar
  • 【数据挖掘】聚类分析实例

    千次阅读 2020-04-26 12:36:24
    本文,我们将使用划分方法中的k-均值算法和层次聚类方法以一个实例进行完整的聚类分析演示。 1. 问题描述 例题: 为研究我国31个省、市、自治区2007年的城镇居民生活消费的规律,根据调查资料作区域消费类型划分。...

    在之前,我们已经学过了四大类聚类分析及其典型算法。本文,我们将使用划分方法中的k-均值算法层次聚类方法以一个实例进行完整的聚类分析演示。

    1. 问题描述

    例题: 为研究我国31个省、市、自治区2007年的城镇居民生活消费的规律,根据调查资料作区域消费类型划分。原始数据表1所示:
    表1:原始数据表
    问题:

    1. 针对上述问题,采用k-means对其进行聚类(讨论k取何值才是最优);
    2. 采用层次聚类(讨论采用欧式距离,分别用最短距离法、最长距离法、类平均法、中间距离法、重心法和ward法得出的聚类图,哪个是最优的)。

    实验结果

    请阅读我的推文

    程序参考

    源程序及数据已经上传Github

    展开全文
  • #(1)对于K均值聚类,我们需要给定类别的个数n_cluster,默认值为8; #(2)max_iter为迭代的次数,这里设置最大迭代次数为300; #(3)n_init设为10意味着进行10次随机初始化,选择效果最好的一种来作为模型; ...
  • 模糊聚类实例

    2019-04-03 09:38:38
    模糊传递闭包法的示例,通过这一例子,可以理解传递闭包法
  • SAS系统讲义-_聚类分析实例
  • 关于聚类分析的讲解及其r代码
  • 移动通讯客户Kmeans聚类分析练习数据集Excel格式,适用于机器学习入手练习,xlsx格式,适合多种数据分析工具
  • 主要介绍了Python实现的KMeans聚类算法,结合实例形式较为详细的分析了KMeans聚类算法概念、原理、定义及使用相关操作技巧,需要的朋友可以参考下
  • 【机器学习】聚类方法实例——使用K-means算法实现数据聚类分析一、聚类目标1.K-Means(K均值)聚类算法步骤:优点:缺点:二、使用步骤1.生成数据2.使用K-means算法进行聚类3.评价聚类结果4.用silhouette选择K-means...

    一、聚类目标

    簇内相似度高,且簇间相似度低(高内聚,低耦合)(high-intra-class,low-inter-class)

    1.K-Means(K均值)聚类

    算法步骤:

    (1) 首先我们选择一些类/组,并随机初始化它们各自的中心点。中心点是与每个数据点向量长度相同的位置。这需要我们提前预知类的数量(即中心点的数量)。
    (2) 计算每个数据点到中心点的距离,数据点距离哪个中心点最近就划分到哪一类中。
    (3) 计算每一类中中心点作为新的中心点。
    (4) 重复以上步骤,直到每一类中心在每次迭代后变化不大为止。也可以多次随机初始化中心点,然后选择运行结果最好的一个。

    优点:

    速度快,计算简便

    缺点:

    必须提前知道数据有多少类/组。
    K-Medians是K-Means的一种变体,是用数据集的中位数而不是均值来计算数据的中心点。
    K-Medians的优势是使用中位数来计算中心点不受异常值的影响;缺点是计算中位数时需要对数据集中的数据进行排序,速度相对于K-Means较慢。

    二、使用步骤

    1.生成数据

    #导入需要的库
    from numpy import unique
    from numpy import where
    from sklearn.datasets import make_classification
    from sklearn.preprocessing import LabelEncoder, StandardScaler
    from matplotlib import pyplot
    
    # 将生成的分类数据集用图形化显示
    X,y = make_classification(n_samples=5000, n_features=2,n_informative=2, 
                              n_redundant=0,n_classes=3,n_clusters_per_class=1,
                              random_state=1)
    # 数据集标准化操作
    X = StandardScaler().fit_transform(X)
    clusters_temp = unique(y)
    for cluster_temp in clusters_temp:
        row_ix = where(y == cluster_temp)
        pyplot.scatter(X[row_ix,0],X[row_ix,1])
    pyplot.show()#显示数据集分布情况
    # y.shape
    

    2.使用K-means算法进行聚类

    from sklearn.cluster import KMeans
    from matplotlib import pyplot
    from numpy import unique
    from numpy import where
    from matplotlib import pyplot
    
    model = KMeans(n_clusters=3)#聚类类别为2
    yhat = model.fit_predict(X)
    clusters = unique(yhat)
    for cluster in clusters:
        row_ix = where(yhat == cluster)
        pyplot.scatter(X[row_ix,0],X[row_ix,1])
    pyplot.show()
    

    分类后是这个样子:
    在这里插入图片描述

    3.评价聚类结果

    from sklearn import metrics
    from sklearn.metrics import davies_bouldin_score
    print("Adjusted Rand-Index: %.3f" % metrics.adjusted_rand_score(y,yhat))
    print("davies bouldin index: %.3f"% metrics.davies_bouldin_score(X,yhat))
    

    评价结果如下:
    在这里插入图片描述

    4.用silhouette选择K-means聚类的簇数:

    import numpy as np
    from sklearn.cluster import KMeans
    from sklearn.metrics import silhouette_samples, silhouette_score
    
    range_n_clusters = [2, 3, 4, 5, 6]
    
    for n_clusters in range_n_clusters:
       
        clusterer = KMeans(n_clusters=n_clusters, random_state=10)
        cluster_labels = clusterer.fit_predict(X)
    
        silhouette_avg = silhouette_score(X, cluster_labels)
        print(
            "For n_clusters =",
            n_clusters,
            "The average silhouette_score is :",
            silhouette_avg,
        )
    

    结果显示分成3簇的时候效果最好
    在这里插入图片描述

    5.使用不同聚类方法

    from sklearn.cluster import Birch
    
    model = Birch(n_clusters=3)
    
    yhat = model.fit_predict(X)
    clusters = unique(yhat)
    for cluster in clusters:
        row_ix = where(yhat == cluster)
        pyplot.scatter(X[row_ix,0],X[row_ix,1])
    pyplot.show()
    
    print("The Birch adjusted_rand_score is:",metrics.adjusted_rand_score(y,yhat))
    print("The Birch davies_bouldin_score is:",metrics.davies_bouldin_score(X,yhat))
    

    结果如下:
    在这里插入图片描述

    完整代码

    #导入库
    import numpy as np
    from numpy import unique
    from numpy import where
    from matplotlib import pyplot
    from sklearn.datasets import make_classification
    from sklearn.preprocessing import LabelEncoder, StandardScaler
    from sklearn.cluster import KMeans
    from sklearn.metrics import silhouette_samples, silhouette_score
    
    # 生成数据集
    X,y = make_classification(n_samples=5000, n_features=2,n_informative=2, 
                              n_redundant=0,n_classes=3,n_clusters_per_class=1,
                              random_state=1)
    X = StandardScaler().fit_transform(X)
    ################################################################################
    range_n_clusters = [2, 3, 4, 5, 6]
    for n_clusters in range_n_clusters:   
        clusterer = KMeans(n_clusters=n_clusters, random_state=10)
        cluster_labels = clusterer.fit_predict(X)
        silhouette_avg = silhouette_score(X, cluster_labels)
        print(
            "For n_clusters =",
            n_clusters,
            "The average silhouette_score is :",
            silhouette_avg,
        )
    ################################################################################
    model = KMeans(n_clusters=3)#聚类类别为2
    yhat = model.fit_predict(X)
    clusters = unique(yhat)
    for cluster in clusters:
        row_ix = where(yhat == cluster)
        pyplot.scatter(X[row_ix,0],X[row_ix,1])
    pyplot.show()
    print("The KMeans Adjusted Rand-Index: %.3f" % metrics.adjusted_rand_score(y,yhat))
    print("The KMeans davies bouldin index: %.3f"% metrics.davies_bouldin_score(X,yhat))
    ################################################################################
    from sklearn.cluster import AgglomerativeClustering
    model = AgglomerativeClustering(n_clusters=3)
    yhat = model.fit_predict(X)
    clusters = unique(yhat)
    for cluster in clusters:
        row_ix = where(yhat == cluster)
        pyplot.scatter(X[row_ix,0],X[row_ix,1])
    pyplot.show()
    print("The AgglomerativeClustering adjusted_rand_score is:",metrics.adjusted_rand_score(y,yhat))
    print("The AgglomerativeClustering davies_bouldin_score is:",metrics.davies_bouldin_score(X,yhat))
    ################################################################################
    from sklearn.cluster import SpectralClustering
    model = SpectralClustering(n_clusters=3)
    yhat = model.fit_predict(X)
    clusters = unique(yhat)
    for cluster in clusters:
        row_ix = where(yhat == cluster)
        pyplot.scatter(X[row_ix,0],X[row_ix,1])
    pyplot.show()
    print("The SpectralClustering adjusted_rand_score is:",metrics.adjusted_rand_score(y,yhat))
    print("The SpectralClustering davies_bouldin_score is:",metrics.davies_bouldin_score(X,yhat))
    ################################################################################
    from sklearn.cluster import Birch
    model = Birch(n_clusters=3)
    yhat = model.fit_predict(X)
    clusters = unique(yhat)
    for cluster in clusters:
        row_ix = where(yhat == cluster)
        pyplot.scatter(X[row_ix,0],X[row_ix,1])
    pyplot.show()
    print("The Birch adjusted_rand_score is:",metrics.adjusted_rand_score(y,yhat))
    print("The Birch davies_bouldin_score is:",metrics.davies_bouldin_score(X,yhat))
    

    结果如下:
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    总结

    以上是关于聚类方法实例的一种实现方法,供大家参考。

    参考

    常见的六大聚类算法

    展开全文
  • weka_ 聚类分析实例演练

    万次阅读 多人点赞 2016-07-21 11:56:10
    weka_ 聚类分析实例演练 创建时间: 2016/7/13 10:33 更新时间: 2016/7/14 9:49 作者: 354467546@qq.com  1、数据准备   2、聚类原理  聚类分析中的“类”(cluster)和前面分类的“类”(class)...
     
    

    weka_ 聚类分析实例演练

    1、数据准备: 下载链接  http://download.csdn.net/detail/xuxurui007/6753847

    2、聚类原理
         聚类分析中的“类”(cluster)和前面分类的“类”(class)是不同的,对cluster更加准确的翻译应该是“簇”。聚类的任务是把所有的实例分配到若干的簇,使得同一个簇的实例聚集在一个簇中心的周围,它们之间距离的比较近;而不同簇实例之间的距离比较远。对于由数值型属性刻画的实例来说,这个距离通常指欧氏距离。
         现在我们对前面的“bank data”作聚类分析,使用最常见的K均值(K-means)算法。下面我们简单描述一下K均值聚类的步骤:     1)K均值算法首先随机的指定K个簇中心;
              2)将每个实例分配到距它最近的簇中心,得到K个簇;
              3)分别计算各簇中所有实例的均值,把它们作为各簇新的簇中心。
              4)重复1)和2),直到K个簇中心的位置都固定,簇的分配也固定。
         上述K均值算法只能处理数值型的属性,遇到分类型的属性时要把它变为若干个取值0和1的属性。WEKA将自动实施这个分类型到数值型的变换,而且WEKA会自动对数值型的数据作标准化。这样得到的数据文件为“bank.arff”,含600条实例。

    3、实现步骤
         (1)用“Explorer”打开刚才得到的“bank.arff”(600条实例数据)。




         (2)切换到“Cluster”,  点击“Choose”按钮选择“SimpleKMeans”,这是WEKA中实现K均值的算法。

        
         (3)点击旁边的文本框, 修改“numClusters”为6,说明我们希望把这600条实例聚成6类,即K=6; 下面的 “seed”参数 是要设置一个 随机种子  ,依此产生一个 随机数  用来得到K均值算法中第一次给出的K个簇中心的位置。 我们不妨暂时让它就为10,点击OK。

         (4)选中“Cluster Mode”的“Use training set”(使用训练集),选择“Store clusters for visualization”(存储聚类可视化),点击“Start”按钮。


         (5)观察右边“Clusterer output”给出的聚类结果。也可以在左下角“Result list”中这次产生的结果上点右键,“View in separate window”在新窗口中浏览结果。
     



    3、结果分析
    (1)首先我们注意到结果中有这么一行(误差平方和):  Within cluster sum of squared errors: 1604.7416693522332
    这是评价聚类好坏的标准,数值越小说明 同一簇 实例之间的距离越小。


         实际上如果把“seed”参数改一下,得到的这个数值就可能会不一样, 例如 将“seed”取200,就得到  :
     Within cluster sum of squared errors: 1555.6241507629218  


    (也许实际得到的值不一样)应该取后面这个,当然再尝试几个seed,这个数值可能会更小 (该数值越小,说明同一簇实例直接的距离越小,聚类的结果也就越好。多次试验,找到该值趋于最小的值(实例容量越大,越难找),即得到了本次实验最好的方案结果) 

         (2) 接下来“Cluster centroids:”之后列出了各个簇中心的位置。对于数值型的属性,簇中心就是它的均值(Mean);分类型的就是它的众数(Mode), 也就是说这个属性上取值为众数值的实例最多。对于数值型的属性,还给出了它在各个簇里的标准差(Std Devs)。

         (3) 最后的“  Clustered Instances ”是 各个簇中实例的数目及百分比。

         (4)为了观察可视化的聚类结果,我们在左下方“Result list”列出的结果上右击,点“  Visualize cluster assignments ”。
     

         弹出的窗口给出了  各实例的散点图 。最上方的两个框是选择横坐标和纵坐标,第二行的“color”是散点图着色的依据,默认是根据不同的簇“Cluster”给实例标上不同的颜色。 可以在这里点“Save”把聚类结果保存成ARFF文件。
    result.arff
      
      

         在这个新的ARFF文件中,“instance_number”属性表示某实例的编号,“Cluster”属性表示聚类算法给出的该实例所在的簇。
    result.arff





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