ML14自学笔记-多种聚类算法&&聚类算法Sklearn实现

横坐标，第一个是相同的权重，后面给不同的特征加权重，对特征增强。

啤酒数据集

import pandas as pd
beer = pd.read_csv('data.txt', sep=' ')
beer

取出特征

X = beer[["calories","sodium","alcohol","cost"]]

实例化模型，设置两个不同的K值

from sklearn.cluster import KMeans

km = KMeans(n_clusters=3).fit(X)
km2 = KMeans(n_clusters=2).fit(X)

查看划分标签

km.labels_

查看这两个不同K值模型的聚类结果

beer['cluster'] = km.labels_
beer['cluster2'] = km2.labels_
beer.sort_values('cluster')

from pandas.tools.plotting import scatter_matrix
%matplotlib inline

cluster_centers = km.cluster_centers_

cluster_centers_2 = km2.cluster_centers_

计算均值

beer.groupby("cluster").mean()

beer.groupby("cluster2").mean()

centers = beer.groupby("cluster").mean().reset_index()

%matplotlib inline
import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams['font.size'] = 14

import numpy as np
colors = np.array(['red', 'green', 'blue', 'yellow'])

可视化分类结果

plt.scatter(beer["calories"], beer["alcohol"],c=colors[beer["cluster"]])

plt.scatter(centers.calories, centers.alcohol, linewidths=3, marker='+', s=300, c='black')

plt.xlabel("Calories")
plt.ylabel("Alcohol")

这是在alcohol和calories两个维度上的

再画出其他维度的，两两一组。

scatter_matrix(beer[["calories","sodium","alcohol","cost"]],s=100, alpha=1, c=colors[beer["cluster"]], figsize=(10,10))
plt.suptitle("With 3 centroids initialized")

分成两个簇的结果

scatter_matrix(beer[["calories","sodium","alcohol","cost"]],s=100, alpha=1, c=colors[beer["cluster2"]], figsize=(10,10))
plt.suptitle("With 2 centroids initialized")

from sklearn.preprocessing import StandardScaler
scaler = StandardScaler()
X_scaled = scaler.fit_transform(X)
X_scaled

可以发现，消除了数据之间值得较大差异

再次使用K-means算法

km = KMeans(n_clusters=3).fit(X_scaled)

beer["scaled_cluster"] = km.labels_
beer.sort_values("scaled_cluster")

有时候不标准化会比标准化结果更好。

• 计算样本i到同族其他样本的平均距离ai。ai 越小，说明样本i越应该被聚类到该簇。将ai 称为样本i的簇内不相似度。
• 计算样本i到其他某簇Cj 的所有样本的平均距离bij，称为样本i与簇Cj 的不相似度。定义为样本i的簇间不相似度：bi =min{bi1, bi2, …,bik}
• si 接近1，则说明样本i聚类合理
• si接近1，则说明样本i更应该分类到另外的簇
• 若si 近似为0，则说明样本在两个簇的边界上。

代码实现

from sklearn import metrics
#传入数据和聚类完的结果
score_scaled = metrics.silhouette_score(X,beer.scaled_cluster)
#比较做归一化和不做归一化的结果
score = metrics.silhouette_score(X,beer.cluster)
print(score_scaled, score)

不做唯一话反而结果高了。

遍历K得选值 模型得分。选定分数高得K值。

scores = []
for k in range(2,20):
    labels = KMeans(n_clusters=k).fit(X).labels_
    score = metrics.silhouette_score(X, labels)
    scores.append(score)

scores

画图直观查看

plt.plot(list(range(2,20)), scores)
plt.xlabel("Number of Clusters Initialized")
plt.ylabel("Sihouette Score")

可以看出K值为2的时候比较好。

在比较不规整得数据集上效果比K-means较好。