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  • python 文本聚类分析案例说明摘要1、结巴分词2、去除停用词3、生成tfidf矩阵4、K-means聚类5、获取主题词 / 主题词团 说明 实验要求:对若干条文本进行聚类分析,最终得到几个主题词团。 实验思路:将数据进行预处理...
  • 代码,介绍,数据源,效果展示
  • K-means算法: ...1.聚类中心的个数K 需要事先给定,但在实际中这个 K 值的选定是非常难以估计的,很多时候,事先并不知道给定的数据集应该分成多少个类别才最合适 2.Kmeans需要人为地确定初始聚类中心,

    K-means算法:

    [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-xvV44zrK-1573127992123)(https://img-blog.csdn.net/20171220143951780?watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQvSEhUTkFO/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/gravity/SouthEast)]
    关于步骤:参考之前的博客
    关于代码与数据:暂时整理代码如下:后期会附上github地址,上传原始数据与代码完整版,
    这里写图片描述

    各种聚类算法的对比:参考连接
    Kmeans算法的缺陷

    1.聚类中心的个数K 需要事先给定,但在实际中这个 K 值的选定是非常难以估计的,很多时候,事先并不知道给定的数据集应该分成多少个类别才最合适
    2.Kmeans需要人为地确定初始聚类中心,不同的初始聚类中心可能导致完全不同的聚类结果。

    #!usr/bin/env python
    #_*_ coding:utf-8 _*_
    import random
    import math
    '''
    kMeans:2列数据对比,带有head
    '''
    #1.load data
    def importData():
       f = lambda name,b,d: [name, float(b), float(d)]
    
       with open('birth-death-rates.csv', 'r') as inputFile:
              return [f(*line.strip().split('\t')) for line in inputFile]
    

    写入文件类型
    这里写图片描述
    **#2. calculate Distance **

    def euclideanDistance(x,y):
        return math.sqrt(sum([(a-b)**2 for (a,b) in zip(x,y)]))
    
    #L=points,
    def partition(points, k, means, d=euclideanDistance):
       # print('means={}'.format(means))
       thePartition = [[] for _ in means]  # list of k empty lists
    
       indices = range(k)
       # print('indices={}'.format(indices))
    
       for x in points:
        
          #index为indices索引,调用d函数,计算每个值与聚类中心的距离,将其分类
          closestIndex = min(indices, key=lambda index: d(x, means[index]))#实现X与每个Y直接的求解:key=lambda index: d(x, means[index])
        
          thePartition[closestIndex].append(x)
    
       return thePartition
    

    这里写图片描述

    #3.寻找收敛点
    def mean(points):
       ''' assume the entries of the list of points are tuples;
           e.g. (3,4) or (6,3,1). '''
    
       n = len(points)
       # print(tuple(float(sum(x)) / n for x in zip(*points)))   #*points将【[1,2],[2,3]】分割出来【1,2】
       return tuple(float(sum(x)) / n for x in zip(*points))  #将最开始的[[4, 1], [1, 5]] 经过处理变成[(4, 1),(1, 5)]
    
    
    def kMeans(points, k, initialMeans, d=euclideanDistance):
       oldPartition = []
       newPartition = partition(points, k, initialMeans, d)
    
       while oldPartition != newPartition:
          oldPartition = newPartition
          newMeans = [mean(S) for S in oldPartition]
          newPartition = partition(points, k, newMeans, d)
    
       return newPartition
    
    
    
    

    #0.函数调用初始中心点

    if __name__ == "__main__":
       L = [x[1:] for x in importData()] # remove names
       # print (str(L).replace('[','{').replace(']', '}'))
       import matplotlib.pyplot as plt
       '''
       plt.scatter(*zip(*L))
       plt.show()
       '''
       import random
       k = 3
       partition = kMeans(L, k, random.sample(L, k))  #L是集合,K分类个数,random.sample(L, k)中心点
       plt.scatter(*zip(*partition[0]), c='b')#[[],[],[]]
       plt.scatter(*zip(*partition[1]), c='r')
       plt.scatter(*zip(*partition[2]), c='g')
       plt.show()
    

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  • 主要介绍了python 代码实现k-means聚类分析(不使用现成聚类库),本文通过实例代码给大家介绍的非常详细,对大家的学习或工作具有一定的参考借鉴价值,需要的朋友可以参考下
  • 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
  • 1、聚类分析 是按照个体的特征将他们分类,让同一个类别内的个体之间具有较高的相似度,不同类别之间具有较大的差异性; 2、基本理论 Kmeans:K表示算法当中类的个数 Means 均值算法:K-means 使用均值算法把...

    1、聚类分析

    是按照个体的特征将他们分类,让同一个类别内的个体之间具有较高的相似度,不同类别之间具有较大的差异性;

    2、基本理论

    Kmeans:K表示算法当中类的个数

    Means 均值算法:K-means 使用均值算法把数据分成k个类别的算法

    Kmeans算法:kmeans算法的目标,是把n个样本点划分到k个类中,使得每个点都属于离他最近的质心对应的类,以此作为聚类的标准

    质心:是指一个类,内部所有样本点的均值

    3、步骤

    # 第一步
    取得K个初始质心:从数据中随机抽取k个点作为初始聚类的中心,由这个中心代表各个类

    # 第二步
    根据欧式距离最小原则,把每个点划分配进距离最近的类中
    # 第三步
    重新计算质心:根据均值等方法,重新计算每个类的质心
    # 第四部
    迭代计算质心:重复第二步和第三步,迭代计算质心
    # 第五步
    聚类完成:聚类中心不再发何时能移动

    4、聚类方法

    sklearn.cluster.Kmeans(n_cluster=8)

        n_clusters 要聚类的个数
        
    fit(date) 训练模型

         data 训练数据

    predict(data) 预测

        data 需要预测的数据

    5、案例代码

    # 目的:识别站点应用最广泛的模型是通过:流水、费比roi、当周销转、跨期销转 网销 销转 
    
    import pandas
    
    data = pandas.read_csv('D:\\DATA\\pycase\\number2\\Data.csv')
    
    explore=data.describe() # 查看数据框基本的信息描述、均值、标准差等
    
    len(data) # 数据的行数
    
    data.shape # 数据规模,行列
    
    data.dtypes # 数据的格式类型
    
    data.columns # 提取数据列
    
    
    # 1 数据预处理
    
    # 处于花费小于等于0的数据
    
    Data=data[(data.现金>0)&(data.流水>0)]
    
    # 选择360 头条 广点通 百度 微信 UC 用或“|”的关系 与“&” 非 not
    
    Data=Data[(Data.广告商.str.contains('今日头条'))|(Data.广告商.str.contains('腾讯广点通'))|(Data.广告商.str.contains('360网盟'))|(Data.广告商.str.contains('微信朋友圈'))|(Data.广告商.str.contains('UC头条'))]
    
    # T=('今日头条','腾讯广点通') 数组
    
    # 数据探索查看
    
    explore=Data.describe()
    
    # 2 数据规约 
    # 原始数据属性太多,根据站点价值挖掘模型,选择与ZD指标相关的6个属性;
    # 进行属性的筛选,在底表里边选择流水、现金、当周报名人数、跨期报名人数、报名人数、名片量 展现量
    
    # 添加对应的数据属性
    
    Data=Data[['站点ID','现金', '流水', '当期报名人数', '跨期报名人数',  '名片量', '展现量','报名人数']]
    
    Data['Cvr']=Data.名片量/Data.展现量
    
    Data['销转']=Data.报名人数/Data.名片量
    
    Data['ROI']=Data.现金/Data.流水
    
    Data['当期销转']=Data.当期报名人数/Data.名片量
    
    Data['跨期销转']=Data.跨期报名人数/Data.名片量
    
    Data['名片成本']=Data.现金/Data.名片量
    
    Data.columns
    
    # 提取聚类属性
    
    TData=Data[['站点ID', '销转', 'ROI', '流水','名片成本','Cvr',
           '当期销转', '跨期销转']]
    
    # 异常值处理(在这里,当期销转大于1为异常数据)
    
    SData=TData[TData.当期销转<1]
    
    Explore=SData.describe()
    
    
    
    # 3 数据变换
    
    # 将数据转换成“适当的”格式,以适应挖掘任务及算法的需要,构造需要的数据属性
    
    # 0-1 表转化处理
    
    
    from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
    
    scaler=MinMaxScaler()
    
    
    SData[[ '销转', 'ROI', '流水','名片成本','Cvr',
           '当期销转', '跨期销转']]=scaler.fit_transform(SData[[ '销转', 'ROI', '流水','名片成本','Cvr',
           '当期销转', '跨期销转']])
    
    
    
    
    # 找到空值所在位置 isNA=TData.isnull()
    
    # 获取空值所在行 TData[isNA.any(axis=1)]
    
    # 替换掉NA值 TData=TData.fillna('0')
    
    # 4  模型构建
    
    # 站点价值Fenix模型构建主要由两部分构成,第一部分根据航空公司客户5个指标的数据,对客户进行聚类分群。第二部分结合业务对每个站点群进行特征
    # 分析,分析站点的价值,并且对每个站点群进行排名
    
    # 选择需要聚类的变量,以list形式展现
    
    fcolumns=['销转', 'ROI', '流水','名片成本','Cvr',
           '当期销转', '跨期销转']
    
    
    from sklearn.cluster import KMeans
    
    # 设置聚类参数
    ZDModel=KMeans(n_clusters=5)
    
    ZDModel=ZDModel.fit(SData[fcolumns])
    
    # 对聚类的结果客户进行类别标注
    
    pTarget=ZDModel.predict(SData[fcolumns])
    
    # 查看每个客户的额类别分布情况,也可以进行分组
    
    import pandas
    
    pandas.crosstab(pTarget,pTarget)
    
    
    import matplotlib
    
    import matplotlib.pyplot as plt
    
    
    
    # 聚类后需要查看不同客户类别之间对应现有属性值得差异
    # 在这里使用每个属性值得均值,以直方图的形式展现
    
    # 用数据框来表示,在现有的属性后加类别属性列  
    
    dMean=pandas.DataFrame(columns=fcolumns+['分类'])
    
    # 通过客户聚类类别对各属性特征进行分类
    
    SData_gb=SData[fcolumns].groupby(pTarget)
    
    
    #  坐标轴字体、绘图格式设置
    
    import matplotlib.font_manager as font_manager
    
    fontprop=font_manager.FontProperties(
            fname='C:\\windows\\Fonts\\msyh.ttF' )
    
    
    font={
          'family':fontprop.get_name(),
          'size':15
          }
    
    matplotlib.rc('font',**font)
    
    
    
    # 对dmean数据框进行添加数据执行FOR循环,这是两层循环
    
    dMean=pandas.DataFrame() # 初始化
    
    # 注意for循环为嵌套循环,两个循环一起执行
    
    plt.figure(figsize=(16,16)) # 条形图大小
    
    i=0
    for g in SData_gb.groups:
      
    # 获得每种客户的均值  
        
        rMean=SData_gb.get_group(g).mean()
        rMean['分类']=g;
        rMean['总计']=SData_gb.get_group(g).size/7
        dMean=dMean.append(rMean,ignore_index=True)
          
    
    # 通过直方图查看各个类别对应所有属性之间的差异
        
        subData=SData_gb.get_group(g)
        
        for column in fcolumns:
            i=i+1
            p=plt.subplot(5,7,i)#进行5行7列的规则划分
            p.set_title(column)
            p.set_ylabel(str(g)+"分类")
            plt.hist(subData[column])
            plt.tight_layout() #调整子图间距
    
    # %matplotlib qt 弹窗
    
    
    
    
    # 注释:原案例查看数据,无法可视化
    
    ZDModel.cluster_centers_ # 查看聚类中心
    
    SData['分类']=ZDModel.labels_ # 查看各样本对应的类别
    
    
    
    ## 导出所需要的文件
    
    # 数据表之间的匹配
    
    SData_left=TData.merge(SData[['站点ID','分类']],left_on='站点ID',right_on='站点ID',how='left')
    
    SData_left.to_csv('D:\\DATA\\pycase\\number2\\project\\SData_left.csv',
                 index=False,
                 encoding='utf_8_sig' # 重要,避免中文乱码
                 )
    dMean.to_csv('D:\\DATA\\pycase\\number2\\project\\dMean.csv',
                 index=False,
                 encoding='utf_8_sig' # 重要,避免中文乱码
                 )


     

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  • 来源 | 海豚数据科学实验室著作权归作者所有,本文仅作学术分享,若侵权,请联系后台删文处理聚类聚类分析是无监督学习问题。它通常被用作数据分析技术,用于发现数据中的有趣模式,例如基于其行为...

    来源 | 海豚数据科学实验室

    著作权归作者所有,本文仅作学术分享,若侵权,请联系后台删文处理

    聚类或聚类分析是无监督学习问题。它通常被用作数据分析技术,用于发现数据中的有趣模式,例如基于其行为的客户群。有许多聚类算法可供选择,对于所有情况,没有单一的最佳聚类算法。相反,最好探索一系列聚类算法以及每种算法的不同配置。在本教程中,你将发现如何在 python 中安装和使用顶级聚类算法。

    完成本教程后,你将知道:

    • 聚类是在输入数据的特征空间中查找自然组的无监督问题。

    • 对于所有数据集,有许多不同的聚类算法和单一的最佳方法。

    • 在 scikit-learn 机器学习库的 Python 中如何实现、适配和使用顶级聚类算法。

    让我们开始吧。

    教程概述

    本教程分为三部分:

    1. 聚类

    2. 聚类算法

    3. 聚类算法示例

    • 库安装

    • 聚类数据集

    • 亲和力传播

    • 聚合聚类

    • BIRCH

    • DBSCAN

    • K-均值

    • Mini-Batch K-均值

    • Mean Shift

    • OPTICS

    • 光谱聚类

    • 高斯混合模型

    一、聚类

    聚类分析,即聚类,是一项无监督的机器学习任务。它包括自动发现数据中的自然分组。与监督学习(类似预测建模)不同,聚类算法只解释输入数据,并在特征空间中找到自然组或群集。

    聚类技术适用于没有要预测的类,而是将实例划分为自然组的情况。
    —源自:《数据挖掘页:实用机器学习工具和技术》2016年。

    群集通常是特征空间中的密度区域,其中来自域的示例(观测或数据行)比其他群集更接近群集。群集可以具有作为样本或点特征空间的中心(质心),并且可以具有边界或范围。

    这些群集可能反映出在从中绘制实例的域中工作的某种机制,这种机制使某些实例彼此具有比它们与其余实例更强的相似性。
    —源自:《数据挖掘页:实用机器学习工具和技术》2016年。

    聚类可以作为数据分析活动提供帮助,以便了解更多关于问题域的信息,即所谓的模式发现或知识发现。例如:

    • 该进化树可以被认为是人工聚类分析的结果;

    • 将正常数据与异常值或异常分开可能会被认为是聚类问题;

    • 根据自然行为将集群分开是一个集群问题,称为市场细分。

    聚类还可用作特征工程的类型,其中现有的和新的示例可被映射并标记为属于数据中所标识的群集之一。虽然确实存在许多特定于群集的定量措施,但是对所识别的群集的评估是主观的,并且可能需要领域专家。通常,聚类算法在人工合成数据集上与预先定义的群集进行学术比较,预计算法会发现这些群集。

    聚类是一种无监督学习技术,因此很难评估任何给定方法的输出质量。
    —源自:《机器学习页:概率观点》2012。

    二、聚类算法

    有许多类型的聚类算法。许多算法在特征空间中的示例之间使用相似度或距离度量,以发现密集的观测区域。因此,在使用聚类算法之前,扩展数据通常是良好的实践。

    聚类分析的所有目标的核心是被群集的各个对象之间的相似程度(或不同程度)的概念。聚类方法尝试根据提供给对象的相似性定义对对象进行分组。
    —源自:《统计学习的要素:数据挖掘、推理和预测》,2016年

    一些聚类算法要求您指定或猜测数据中要发现的群集的数量,而另一些算法要求指定观测之间的最小距离,其中示例可以被视为“关闭”或“连接”。因此,聚类分析是一个迭代过程,在该过程中,对所识别的群集的主观评估被反馈回算法配置的改变中,直到达到期望的或适当的结果。scikit-learn 库提供了一套不同的聚类算法供选择。下面列出了10种比较流行的算法:

    1. 亲和力传播

    2. 聚合聚类

    3. BIRCH

    4. DBSCAN

    5. K-均值

    6. Mini-Batch K-均值

    7. Mean Shift

    8. OPTICS

    9. 光谱聚类

    10. 高斯混合

    每个算法都提供了一种不同的方法来应对数据中发现自然组的挑战。没有最好的聚类算法,也没有简单的方法来找到最好的算法为您的数据没有使用控制实验。在本教程中,我们将回顾如何使用来自 scikit-learn 库的这10个流行的聚类算法中的每一个。这些示例将为您复制粘贴示例并在自己的数据上测试方法提供基础。我们不会深入研究算法如何工作的理论,也不会直接比较它们。让我们深入研究一下。

    三. 聚类算法示例

    在本节中,我们将回顾如何在 scikit-learn 中使用10个流行的聚类算法。这包括一个拟合模型的例子和可视化结果的例子。这些示例用于将粘贴复制到您自己的项目中,并将方法应用于您自己的数据。

    1.库安装

    首先,让我们安装库。不要跳过此步骤,因为你需要确保安装了最新版本。你可以使用 pip Python 安装程序安装 scikit-learn 存储库,如下所示:

    sudo pip install scikit-learn
    

    接下来,让我们确认已经安装了库,并且您正在使用一个现代版本。运行以下脚本以输出库版本号。

    # 检查 scikit-learn 版本
    import sklearn
    print(sklearn.__version__)
    

    运行该示例时,您应该看到以下版本号或更高版本。

    0.22.1
    

    2.聚类数据集

    我们将使用 make _ classification ()函数创建一个测试二分类数据集。数据集将有1000个示例,每个类有两个输入要素和一个群集。这些群集在两个维度上是可见的,因此我们可以用散点图绘制数据,并通过指定的群集对图中的点进行颜色绘制。

    这将有助于了解,至少在测试问题上,群集的识别能力如何。该测试问题中的群集基于多变量高斯,并非所有聚类算法都能有效地识别这些类型的群集。因此,本教程中的结果不应用作比较一般方法的基础。下面列出了创建和汇总合成聚类数据集的示例。

    # 综合分类数据集
    from numpy import where
    from sklearn.datasets import make_classification
    from matplotlib import pyplot
    # 定义数据集
    X, y = make_classification(n_samples=1000, n_features=2, n_informative=2, n_redundant=0, n_clusters_per_class=1, random_state=4)
    # 为每个类的样本创建散点图
    for class_value in range(2):
    # 获取此类的示例的行索引
    row_ix = where(y == class_value)
    # 创建这些样本的散布
    pyplot.scatter(X[row_ix, 0], X[row_ix, 1])
    # 绘制散点图
    pyplot.show()
    

    运行该示例将创建合成的聚类数据集,然后创建输入数据的散点图,其中点由类标签(理想化的群集)着色。我们可以清楚地看到两个不同的数据组在两个维度,并希望一个自动的聚类算法可以检测这些分组。

    已知聚类着色点的合成聚类数据集的散点图

    接下来,我们可以开始查看应用于此数据集的聚类算法的示例。我已经做了一些最小的尝试来调整每个方法到数据集。

    3.亲和力传播

    亲和力传播包括找到一组最能概括数据的范例。

    我们设计了一种名为“亲和传播”的方法,它作为两对数据点之间相似度的输入度量。在数据点之间交换实值消息,直到一组高质量的范例和相应的群集逐渐出现
    —源自:《通过在数据点之间传递消息》2007。

    它是通过 AffinityPropagation 类实现的,要调整的主要配置是将“ 阻尼 ”设置为0.5到1,甚至可能是“首选项”。

    下面列出了完整的示例。

    # 亲和力传播聚类
    from numpy import unique
    from numpy import where
    from sklearn.datasets import make_classification
    from sklearn.cluster import AffinityPropagation
    from matplotlib import pyplot
    # 定义数据集
    X, _ = make_classification(n_samples=1000, n_features=2, n_informative=2, n_redundant=0, n_clusters_per_class=1, random_state=4)
    # 定义模型
    model = AffinityPropagation(damping=0.9)
    # 匹配模型
    model.fit(X)
    # 为每个示例分配一个集群
    yhat = model.predict(X)
    # 检索唯一群集
    clusters = unique(yhat)
    # 为每个群集的样本创建散点图
    for cluster in clusters:
    # 获取此群集的示例的行索引
    row_ix = where(yhat == cluster)
    # 创建这些样本的散布
    pyplot.scatter(X[row_ix, 0], X[row_ix, 1])
    # 绘制散点图
    pyplot.show()
    

    运行该示例符合训练数据集上的模型,并预测数据集中每个示例的群集。然后创建一个散点图,并由其指定的群集着色。在这种情况下,我无法取得良好的结果。

    数据集的散点图,具有使用亲和力传播识别的聚类

    4.聚合聚类

    聚合聚类涉及合并示例,直到达到所需的群集数量为止。它是层次聚类方法的更广泛类的一部分,通过 AgglomerationClustering 类实现的,主要配置是“ n _ clusters ”集,这是对数据中的群集数量的估计,例如2。下面列出了完整的示例。

    # 聚合聚类
    from numpy import unique
    from numpy import where
    from sklearn.datasets import make_classification
    from sklearn.cluster import AgglomerativeClustering
    from matplotlib import pyplot
    # 定义数据集
    X, _ = make_classification(n_samples=1000, n_features=2, n_informative=2, n_redundant=0, n_clusters_per_class=1, random_state=4)
    # 定义模型
    model = AgglomerativeClustering(n_clusters=2)
    # 模型拟合与聚类预测
    yhat = model.fit_predict(X)
    # 检索唯一群集
    clusters = unique(yhat)
    # 为每个群集的样本创建散点图
    for cluster in clusters:
    # 获取此群集的示例的行索引
    row_ix = where(yhat == cluster)
    # 创建这些样本的散布
    pyplot.scatter(X[row_ix, 0], X[row_ix, 1])
    # 绘制散点图
    pyplot.show()
    

    运行该示例符合训练数据集上的模型,并预测数据集中每个示例的群集。然后创建一个散点图,并由其指定的群集着色。在这种情况下,可以找到一个合理的分组。

    使用聚集聚类识别出具有聚类的数据集的散点图

    5.BIRCH

    BIRCH 聚类( BIRCH 是平衡迭代减少的缩写,聚类使用层次结构)包括构造一个树状结构,从中提取聚类质心。

    BIRCH 递增地和动态地群集传入的多维度量数据点,以尝试利用可用资源(即可用内存和时间约束)产生最佳质量的聚类。
    —源自:《 BIRCH :1996年大型数据库的高效数据聚类方法》

    它是通过 Birch 类实现的,主要配置是“ threshold ”和“ n _ clusters ”超参数,后者提供了群集数量的估计。下面列出了完整的示例。

    # birch聚类
    from numpy import unique
    from numpy import where
    from sklearn.datasets import make_classification
    from sklearn.cluster import Birch
    from matplotlib import pyplot
    # 定义数据集
    X, _ = make_classification(n_samples=1000, n_features=2, n_informative=2, n_redundant=0, n_clusters_per_class=1, random_state=4)
    # 定义模型
    model = Birch(threshold=0.01, n_clusters=2)
    # 适配模型
    model.fit(X)
    # 为每个示例分配一个集群
    yhat = model.predict(X)
    # 检索唯一群集
    clusters = unique(yhat)
    # 为每个群集的样本创建散点图
    for cluster in clusters:
    # 获取此群集的示例的行索引
    row_ix = where(yhat == cluster)
    # 创建这些样本的散布
    pyplot.scatter(X[row_ix, 0], X[row_ix, 1])
    # 绘制散点图
    pyplot.show()
    

    运行该示例符合训练数据集上的模型,并预测数据集中每个示例的群集。然后创建一个散点图,并由其指定的群集着色。在这种情况下,可以找到一个很好的分组。

    使用BIRCH聚类确定具有聚类的数据集的散点图

    6.DBSCAN

    DBSCAN 聚类(其中 DBSCAN 是基于密度的空间聚类的噪声应用程序)涉及在域中寻找高密度区域,并将其周围的特征空间区域扩展为群集。

    …我们提出了新的聚类算法 DBSCAN 依赖于基于密度的概念的集群设计,以发现任意形状的集群。DBSCAN 只需要一个输入参数,并支持用户为其确定适当的值
    -源自:《基于密度的噪声大空间数据库聚类发现算法》,1996

    它是通过 DBSCAN 类实现的,主要配置是“ eps ”和“ min _ samples ”超参数。

    下面列出了完整的示例。

    # dbscan 聚类
    from numpy import unique
    from numpy import where
    from sklearn.datasets import make_classification
    from sklearn.cluster import DBSCAN
    from matplotlib import pyplot
    # 定义数据集
    X, _ = make_classification(n_samples=1000, n_features=2, n_informative=2, n_redundant=0, n_clusters_per_class=1, random_state=4)
    # 定义模型
    model = DBSCAN(eps=0.30, min_samples=9)
    # 模型拟合与聚类预测
    yhat = model.fit_predict(X)
    # 检索唯一群集
    clusters = unique(yhat)
    # 为每个群集的样本创建散点图
    for cluster in clusters:
    # 获取此群集的示例的行索引
    row_ix = where(yhat == cluster)
    # 创建这些样本的散布
    pyplot.scatter(X[row_ix, 0], X[row_ix, 1])
    # 绘制散点图
    pyplot.show()
    

    运行该示例符合训练数据集上的模型,并预测数据集中每个示例的群集。然后创建一个散点图,并由其指定的群集着色。在这种情况下,尽管需要更多的调整,但是找到了合理的分组。

    使用DBSCAN集群识别出具有集群的数据集的散点图

    7.K均值

    K-均值聚类可以是最常见的聚类算法,并涉及向群集分配示例,以尽量减少每个群集内的方差。

    本文的主要目的是描述一种基于样本将 N 维种群划分为 k 个集合的过程。这个叫做“ K-均值”的过程似乎给出了在类内方差意义上相当有效的分区。
    -源自:《关于多元观测的分类和分析的一些方法》1967年。

    它是通过 K-均值类实现的,要优化的主要配置是“ n _ clusters ”超参数设置为数据中估计的群集数量。下面列出了完整的示例。

    # k-means 聚类
    from numpy import unique
    from numpy import where
    from sklearn.datasets import make_classification
    from sklearn.cluster import KMeans
    from matplotlib import pyplot
    # 定义数据集
    X, _ = make_classification(n_samples=1000, n_features=2, n_informative=2, n_redundant=0, n_clusters_per_class=1, random_state=4)
    # 定义模型
    model = KMeans(n_clusters=2)
    # 模型拟合
    model.fit(X)
    # 为每个示例分配一个集群
    yhat = model.predict(X)
    # 检索唯一群集
    clusters = unique(yhat)
    # 为每个群集的样本创建散点图
    for cluster in clusters:
    # 获取此群集的示例的行索引
    row_ix = where(yhat == cluster)
    # 创建这些样本的散布
    pyplot.scatter(X[row_ix, 0], X[row_ix, 1])
    # 绘制散点图
    pyplot.show()
    

    运行该示例符合训练数据集上的模型,并预测数据集中每个示例的群集。然后创建一个散点图,并由其指定的群集着色。在这种情况下,可以找到一个合理的分组,尽管每个维度中的不等等方差使得该方法不太适合该数据集。

    使用K均值聚类识别出具有聚类的数据集的散点图

    8.Mini-Batch K-均值

    Mini-Batch K-均值是 K-均值的修改版本,它使用小批量的样本而不是整个数据集对群集质心进行更新,这可以使大数据集的更新速度更快,并且可能对统计噪声更健壮。

    ...我们建议使用 k-均值聚类的迷你批量优化。与经典批处理算法相比,这降低了计算成本的数量级,同时提供了比在线随机梯度下降更好的解决方案。
    —源自:《Web-Scale K-均值聚类》2010

    它是通过 MiniBatchKMeans 类实现的,要优化的主配置是“ n _ clusters ”超参数,设置为数据中估计的群集数量。下面列出了完整的示例。

    # mini-batch k均值聚类
    from numpy import unique
    from numpy import where
    from sklearn.datasets import make_classification
    from sklearn.cluster import MiniBatchKMeans
    from matplotlib import pyplot
    # 定义数据集
    X, _ = make_classification(n_samples=1000, n_features=2, n_informative=2, n_redundant=0, n_clusters_per_class=1, random_state=4)
    # 定义模型
    model = MiniBatchKMeans(n_clusters=2)
    # 模型拟合
    model.fit(X)
    # 为每个示例分配一个集群
    yhat = model.predict(X)
    # 检索唯一群集
    clusters = unique(yhat)
    # 为每个群集的样本创建散点图
    for cluster in clusters:
    # 获取此群集的示例的行索引
    row_ix = where(yhat == cluster)
    # 创建这些样本的散布
    pyplot.scatter(X[row_ix, 0], X[row_ix, 1])
    # 绘制散点图
    pyplot.show()
    

    运行该示例符合训练数据集上的模型,并预测数据集中每个示例的群集。然后创建一个散点图,并由其指定的群集着色。在这种情况下,会找到与标准 K-均值算法相当的结果。

    带有最小批次K均值聚类的聚类数据集的散点图

    9.均值漂移聚类

    均值漂移聚类涉及到根据特征空间中的实例密度来寻找和调整质心。

    对离散数据证明了递推平均移位程序收敛到最接近驻点的基础密度函数,从而证明了它在检测密度模式中的应用。
    —源自:《Mean Shift :面向特征空间分析的稳健方法》,2002

    它是通过 MeanShift 类实现的,主要配置是“带宽”超参数。下面列出了完整的示例。

    # 均值漂移聚类
    from numpy import unique
    from numpy import where
    from sklearn.datasets import make_classification
    from sklearn.cluster import MeanShift
    from matplotlib import pyplot
    # 定义数据集
    X, _ = make_classification(n_samples=1000, n_features=2, n_informative=2, n_redundant=0, n_clusters_per_class=1, random_state=4)
    # 定义模型
    model = MeanShift()
    # 模型拟合与聚类预测
    yhat = model.fit_predict(X)
    # 检索唯一群集
    clusters = unique(yhat)
    # 为每个群集的样本创建散点图
    for cluster in clusters:
    # 获取此群集的示例的行索引
    row_ix = where(yhat == cluster)
    # 创建这些样本的散布
    pyplot.scatter(X[row_ix, 0], X[row_ix, 1])
    # 绘制散点图
    pyplot.show()
    

    运行该示例符合训练数据集上的模型,并预测数据集中每个示例的群集。然后创建一个散点图,并由其指定的群集着色。在这种情况下,可以在数据中找到一组合理的群集。

    具有均值漂移聚类的聚类数据集散点图

    10.OPTICS

    OPTICS 聚类( OPTICS 短于订购点数以标识聚类结构)是上述 DBSCAN 的修改版本。

    我们为聚类分析引入了一种新的算法,它不会显式地生成一个数据集的聚类;而是创建表示其基于密度的聚类结构的数据库的增强排序。此群集排序包含相当于密度聚类的信息,该信息对应于范围广泛的参数设置。
    —源自:《OPTICS :排序点以标识聚类结构》,1999

    它是通过 OPTICS 类实现的,主要配置是“ eps ”和“ min _ samples ”超参数。下面列出了完整的示例。

    # optics聚类
    from numpy import unique
    from numpy import where
    from sklearn.datasets import make_classification
    from sklearn.cluster import OPTICS
    from matplotlib import pyplot
    # 定义数据集
    X, _ = make_classification(n_samples=1000, n_features=2, n_informative=2, n_redundant=0, n_clusters_per_class=1, random_state=4)
    # 定义模型
    model = OPTICS(eps=0.8, min_samples=10)
    # 模型拟合与聚类预测
    yhat = model.fit_predict(X)
    # 检索唯一群集
    clusters = unique(yhat)
    # 为每个群集的样本创建散点图
    for cluster in clusters:
    # 获取此群集的示例的行索引
    row_ix = where(yhat == cluster)
    # 创建这些样本的散布
    pyplot.scatter(X[row_ix, 0], X[row_ix, 1])
    # 绘制散点图
    pyplot.show()
    

    运行该示例符合训练数据集上的模型,并预测数据集中每个示例的群集。然后创建一个散点图,并由其指定的群集着色。在这种情况下,我无法在此数据集上获得合理的结果。

    使用OPTICS聚类确定具有聚类的数据集的散点图

    11.光谱聚类

    光谱聚类是一类通用的聚类方法,取自线性线性代数。

    最近在许多领域出现的一个有希望的替代方案是使用聚类的光谱方法。这里,使用从点之间的距离导出的矩阵的顶部特征向量。
    —源自:《关于光谱聚类:分析和算法》,2002年

    它是通过 Spectral 聚类类实现的,而主要的 Spectral 聚类是一个由聚类方法组成的通用类,取自线性线性代数。要优化的是“ n _ clusters ”超参数,用于指定数据中的估计群集数量。下面列出了完整的示例。

    # spectral clustering
    from numpy import unique
    from numpy import where
    from sklearn.datasets import make_classification
    from sklearn.cluster import SpectralClustering
    from matplotlib import pyplot
    # 定义数据集
    X, _ = make_classification(n_samples=1000, n_features=2, n_informative=2, n_redundant=0, n_clusters_per_class=1, random_state=4)
    # 定义模型
    model = SpectralClustering(n_clusters=2)
    # 模型拟合与聚类预测
    yhat = model.fit_predict(X)
    # 检索唯一群集
    clusters = unique(yhat)
    # 为每个群集的样本创建散点图
    for cluster in clusters:
    # 获取此群集的示例的行索引
    row_ix = where(yhat == cluster)
    # 创建这些样本的散布
    pyplot.scatter(X[row_ix, 0], X[row_ix, 1])
    # 绘制散点图
    pyplot.show()
    

    运行该示例符合训练数据集上的模型,并预测数据集中每个示例的群集。然后创建一个散点图,并由其指定的群集着色。

    在这种情况下,找到了合理的集群。

    使用光谱聚类聚类识别出具有聚类的数据集的散点图

    12.高斯混合模型

    高斯混合模型总结了一个多变量概率密度函数,顾名思义就是混合了高斯概率分布。它是通过 Gaussian Mixture 类实现的,要优化的主要配置是“ n _ clusters ”超参数,用于指定数据中估计的群集数量。下面列出了完整的示例。

    # 高斯混合模型
    from numpy import unique
    from numpy import where
    from sklearn.datasets import make_classification
    from sklearn.mixture import GaussianMixture
    from matplotlib import pyplot
    # 定义数据集
    X, _ = make_classification(n_samples=1000, n_features=2, n_informative=2, n_redundant=0, n_clusters_per_class=1, random_state=4)
    # 定义模型
    model = GaussianMixture(n_components=2)
    # 模型拟合
    model.fit(X)
    # 为每个示例分配一个集群
    yhat = model.predict(X)
    # 检索唯一群集
    clusters = unique(yhat)
    # 为每个群集的样本创建散点图
    for cluster in clusters:
    # 获取此群集的示例的行索引
    row_ix = where(yhat == cluster)
    # 创建这些样本的散布
    pyplot.scatter(X[row_ix, 0], X[row_ix, 1])
    # 绘制散点图
    pyplot.show()
    

    运行该示例符合训练数据集上的模型,并预测数据集中每个示例的群集。然后创建一个散点图,并由其指定的群集着色。在这种情况下,我们可以看到群集被完美地识别。这并不奇怪,因为数据集是作为 Gaussian 的混合生成的。

    使用高斯混合聚类识别出具有聚类的数据集的散点图

    四.总结

    在本教程中,您发现了如何在 python 中安装和使用顶级聚类算法。具体来说,你学到了:

    • 聚类是在特征空间输入数据中发现自然组的无监督问题。

    • 有许多不同的聚类算法,对于所有数据集没有单一的最佳方法。

    • 在 scikit-learn 机器学习库的 Python 中如何实现、适合和使用顶级聚类算法。

    展开全文
  • 24、python分层聚类案例(scipy方法)

    千次阅读 2019-01-03 14:31:47
    3、分析步骤 4、案例 1、分层聚类算法  层次聚类算法又称为树聚类算法,它根据数据之间的距离,透过一种层次架构方式,反复将数据 进行聚合,创建一个层次以分解给定的数据集。 2、方法 01 聚类方法 linkage=...

    目录

    1、分层聚类算法

    2、方法

    3、分析步骤

    4、案例


    1、分层聚类算法

        层次聚类算法又称为树聚类算法,它根据数据之间的距离,透过一种层次架构方式,反复将数据
    进行聚合,创建一个层次以分解给定的数据集。

    2、方法

    01 聚类方法

    linkage=scipy.cluster.hierarchy.linkage(data,method='single')

    data  训练样本

    method 类距离的计算公式:

        1、single l两个类之间最短距离的点的距离

        2、complete 两个类之间最长距离的点的距离

        3、centroid 两个所有点的中点的距离

    02 层次聚类绘图

     scipy.cluster.hierarchy.dendrogram(linkage)
        
            linkage    层次聚类的结果

    03 层次聚类分类方法

     scipy.cluster.hierarchy.fcluster(linkage,n,criterion='maxclust')
        
            linkage   层次聚类的结果
            n         要聚类的个数
            criterion 划分方法,使用maxclust,最大划分法

    3、分析步骤

    01 计算每两个点距离的平方
    计算公式:也就是两个点距离的平方。

    02 找出他们之间的最近距离进行合并

    两点的均值作为新值,归为一类

    03 重新计算新生成的这个类与各个旧类之间的相似度

    04 重复胡2和3的步骤

    4、案例

    
    import pandas as pd
    import matplotlib.pyplot as plt
    
    
    data=pd.read_csv('D:\\DATA\\pycase\\7.1\\data.csv')
    
    # 提取关键特征 data.columns
    
    fColumns=[ '工作日上班时电话时长', '工作日下半时电话时长', '周末电话时长', '国际电话时长', '总电话时长',
           '平均每次通话时长']
    
    
    # 导入距离计算公式,并且进行训练数据
    
    import scipy.cluster.hierarchy as hcluster
    
    linkage=hcluster.linkage(
            data[fColumns],
            method='centroid')
    
    # 查看层次聚类的结果
    
    hcluster.dendrogram(linkage)
    
    # 仅仅查看其中一部分的数据,这里查看12个数据
    
    hcluster.dendrogram(
            linkage,
            truncate_mode='lastp',
            p=12,
            leaf_font_size=12.
            )
    
    # 进行层次聚类
    
    pTarget=hcluster.fcluster(
            linkage,3,
            criterion='maxclust')
    
    # 对样本量进行统计交叉
    
    pd.crosstab(pTarget,pTarget)
    
    # 通过PCA对数据进行降维
    
    from sklearn.decomposition import PCA
    
    pca_2=PCA(n_components=2)
    
    data_pca=pca_2.fit_transform(data[fColumns])
    
    # 转化为数据框
    data_pca_2=pd.DataFrame(data_pca)
    
    # 绘图
    
    plt.scatter(
            data_pca_2[0],
            data_pca_2[1],
            c=pTarget)
    
    # 绘制每个数据特征的影响和表现
    
    # 3 定义空的数据框
    
    dMean=pd.DataFrame(columns=fColumns+['分类'])
    data_gb=data[fColumns].groupby(pTarget)
    
    i=0;
    for g in data_gb.groups:
        rMean=data_gb.get_group(g).mean()
        rMean['分类']=g
        dMean=dMean.append(rMean,ignore_index=True)
        subData=data_gb.get_group(g)
        for column in fColumns:
            i=i+1
            p=plt.subplot(3,5,i)
            p.set_title(column)
            p.set_ylabel(str(g)+"分类")
            plt.hist(subData[column],bins=20)
        
    
    #  绘制折线图data.columns
    
    pTarget=pTarget-1 # 下面绘图从0开始绘制
    
    
    r=data[['工作日上班时电话时长', '工作日下半时电话时长', '周末电话时长', '国际电话时长']]
    
    r.index=data.客户编号
    
    r['聚类类别']=pTarget
    
    plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #用来正常显示中文标签
    plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False #用来正常显示负号
    #有中文出现的情况,需要u'内容'
    
    style=['ro-','go-','bo-']
    
    fColumns2=[ '工作日上班时电话时长', '工作日下半时电话时长', '周末电话时长', '国际电话时长']
    
    xlabels=fColumns2
    
    # # %matplotlib qt 弹窗
    
    k=3
    
    for i in range(k): #注意作图、做出不同样式
        
        plt.figure()
        
        tmp=r[r[u'聚类类别']==i].iloc[:,:4] # 提取每一类
        
        for j in range(len(tmp)):
            
            plt.plot(range(1,5),tmp.iloc[j],style[i])
            
        plt.xticks(range(1,5),xlabels,rotation=20) #坐标标签
        plt.subplots_adjust(bottom=0.15) # 调整底部
        
        plt.savefig(u'%s%s,png'%('D:\\DATA\\pycase\\7.1\\scipy',i)) #保存图片
          

     

     

     

    展开全文
  • 核心内容:使用python的sklearn的KMeans算法对电商用户进行分类。 包含内容:数据概览、特征构建、k值选择、模型训练、可视化等。
  • python数据分析:客户价值分析案例实战 数据集,相应文章地址为:https://blog.csdn.net/weixin_42000526/article/details/82014361
  • 引言: 数据挖掘的本质是“计算机根据已有的数据做出决策”,其对社会的价值... 算法是数据挖掘最核心的部分,作为一名学习新人,在参考《数据挖掘导论》、《Python数据分析与挖掘实战》、《Python数据挖掘入门与实战
  • 聚类分析概念 聚类分析(cluster analysis ):是一组将研究对象分为相对同质的群组(clusters)的统计分析技术。聚类分析也叫分类分析,或者数值分类。...数据挖掘-聚类分析Python实现K-Means算法)
  • 这篇文章主要介绍了Python聚类算法之凝聚层次聚类的原理与具体使用技巧,具有一定参考借鉴价值,需要的朋友可以参考下 本文实例讲述了Python聚类算法之凝聚层次聚类。分享给大家供大家参考,具体如下: 凝聚层次聚类:...
  • Python聚类案例源代码
  • 聚类--K-Means(python代码案例+图展示)

    万次阅读 多人点赞 2018-08-14 14:28:18
    以特征形态的不同划分在不同概念下,这就是聚类的思维方式。   聚类算法: K-Means算法(基于向量距离来做聚类): 采用距离作为相似性的评价指标,即认为两个对象的距离越近,其相似度就越大。 该算法认为类...
  • 点击上方,选择星标,每天给你送干货!来源:海豚数据科学实验室著作权归作者所有,本文仅作学术分享,若侵权,请联系后台删文处理聚类聚类分析是无监督学习问题。它通常被用作数据分析技术,用于发现...
  • 利用python实现聚类分析 - K-means

    千次阅读 2020-06-05 17:46:11
    K-means算法是很典型的基于距离的聚类算法,采用距离作为相似性的评价指标,即认为两个对象的距离越近,其相似度就越大。该算法认为簇是由距离靠近的对象组成的,因此把得到紧凑且独立的簇作为最终目标。 算法...
  • 聚类聚类分析是无监督学习问题。它通常被用作数据分析技术,用于发现数据中的有趣模式,例如基于其行为的客户群。有许多聚类算法可供选择,对于所有情况,没有单一的最佳聚类算法。相反,最好探索一系列聚类算法...
  • KMeans聚类: 中心思想是不断调整中心点来计算聚类,生成新的中心点,直到达到平衡为止。 随机选取K个中心点,计算其他点到中心点的位置,并选择最近的归类,重复该过程,直到中心点不再变化。服从高斯(正态)分布...
  • 聚类分析(K-means) python代码实现

    千次阅读 2020-04-14 18:44:51
    聚类分析(K-means) python...所以,空想不如实干,今天抽出一些时间用python聚类分析的最基础的一种(K-means)进行了实现,下面,我将就原理、案例及代码进行分析。 ​ 首先,提到聚类分析,我们会想到:群体划分...
  • Python数据挖掘实战案例】K-Means广告效果聚类分析

    千次阅读 多人点赞 2020-06-29 08:30:57
    作者:杨啊小强来源:Python数据科学修炼之路本案例的业务场景:假如你们公司投放广告的渠道很多,每个渠道的客户性质也可能不同,比如在优酷视频投广告和今日头条投放广告,效果可能会...
  • 本文是萝卜的Python数据挖掘实战的第7篇1 - 基于不平衡数据的反欺诈模型实战2 - Apriori算法实现智能推荐3- 随机森林预测宽带客户离网4 - 多元线性回归模型实战5 -...
  • DBSCAN聚类算法概述:DBSCAN属于密度聚类算法,把类定义为密度相连对象的最大集合,通过在样本空间中不断搜索最大集合完成聚类。DBSCAN能够在带有噪点的样本空间中发现任意形状的聚类...
  • 数据清洗 RFM KMeans聚类
  • 基于Python的Kmeans聚类分析介绍及实践 这是一篇学习的总结笔记 参考自《从零开始学数据分析与挖掘》 [中]刘顺祥 著 完整代码及实践所用数据集等资料放置于:Github 聚类算法是依据已知的数据集,将高度相似的...
  • Python+pandas实现简单聚类分析

    万次阅读 2018-10-31 21:42:08
    Python+pandas实现简单聚类分析 应用百度百科对聚类分析的解释: 聚类分析指将物理或抽象对象的集合分组为由类似的对象组成的多个类的分析过程。它是一种重要的人类行为。 聚类分析的目标就是在相似的基础上...
  • 模糊数学Python(二)模糊聚类分析

    千次阅读 2018-11-22 17:27:01
    代码 import numpy as np ... print("\n模糊聚类分析矩阵(lambda=%0.2f)\n"%g,julei(x,g)) print("\n模糊聚类结果(lambda=%0.2f)\n"%g,result(x,g)) if __name__ == "__main__": main()
  • 31个省市生活水平聚类例子源码,加详细注释。非常值得一看。31个省市生活水平聚类例子源码,加详细注释。非常值得一看。31个省市生活水平聚类例子源码,加详细注释。非常值得一看。
  • 今天说K-means聚类算法,但是必须要先理解聚类和分类的区别,很多业务人员在日常分析时候不是很严谨,混为一谈,其实二者有本质的区别。 分类其实是从特定的数据中挖掘模式,作出判断的过程。比如Gmail邮箱里有垃圾...

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