常见的五种聚类算法总结
常见的聚类算法总结
1. K-Means 聚类
描述
K-Means 是一种迭代优化的聚类算法,它通过最小化样本点到质心的距离平方和来进行聚类。
思想
- 随机选择 K 个初始质心。
- 分配每个数据点到最近的质心,形成 K 个簇。
- 重新计算每个簇的质心。
- 重复上述步骤,直到质心不再变化或达到最大迭代次数。
代码例子
from sklearn.cluster import KMeans
import numpy as np# 生成示例数据
X = np.array([[1, 2], [1, 4], [1, 0], [10, 2], [10, 4], [10, 0]])# 定义 KMeans 模型
kmeans = KMeans(n_clusters=2, random_state=0)# 训练模型
kmeans.fit(X)# 获取聚类结果
labels = kmeans.labels_
centroids = kmeans.cluster_centers_print("聚类标签:", labels)
print("质心:", centroids)
2. 层次聚类 (Hierarchical Clustering)
描述
层次聚类是一种基于树状结构的聚类方法,分为自下而上(凝聚)和自上而下(分裂)两种。
思想
- 自下而上:每个数据点开始为一个簇,不断合并最相似的簇,直到所有点合并为一个簇或达到预定的簇数。
- 自上而下:开始时将所有数据点视为一个簇,不断拆分最不相似的簇,直到每个点为一个簇或达到预定的簇数。
代码例子
from sklearn.cluster import AgglomerativeClustering# 定义层次聚类模型
hierarchical = AgglomerativeClustering(n_clusters=2)# 训练模型
hierarchical.fit(X)# 获取聚类结果
labels = hierarchical.labels_print("聚类标签:", labels)
3. DBSCAN 聚类
描述
DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)是一种基于密度的聚类算法,能够发现任意形状的簇,同时识别噪声点。
思想
- 选择一个样本点,如果在其 ε 邻域内的点数不少于 minPts,则将这些点视为一个簇的核心点。
- 将核心点邻域内的点添加到该簇中,重复这个过程,直到簇不再增长。
- 标记未分配到任何簇的点为噪声点。
代码例子
from sklearn.cluster import DBSCAN# 定义 DBSCAN 模型
dbscan = DBSCAN(eps=3, min_samples=2)# 生成示例数据
X = np.array([[1, 2], [2, 2], [2, 3],[8, 7], [8, 8], [25, 80]])# 训练模型
dbscan.fit(X)# 获取聚类结果
labels = dbscan.labels_print("聚类标签:", labels)
4. 均值漂移 (Mean Shift) 聚类
描述
均值漂移是一种基于密度的聚类算法,通过不断移动数据点到高密度区域的中心,找到簇的质心。
思想
- 对每个点,计算其在一定窗口(带宽)内的密度中心,将点移动到密度中心。
- 重复上述过程,直到所有点都在其密度中心。
- 将密度中心附近的点合并为一个簇。
代码例子
from sklearn.cluster import MeanShift
import numpy as np# 生成示例数据
X = np.array([[1, 2], [2, 2], [2, 3],[8, 7], [8, 8], [25, 80]])# 定义均值漂移模型
meanshift = MeanShift(bandwidth=2)# 训练模型
meanshift.fit(X)# 获取聚类结果
labels = meanshift.labels_
centroids = meanshift.cluster_centers_print("聚类标签:", labels)
print("质心:", centroids)
5. 高斯混合模型 (Gaussian Mixture Model, GMM)
描述
高斯混合模型是一种基于概率模型的聚类方法,假设数据由多个高斯分布组成,通过期望最大化(EM)算法估计参数。
思想
- 初始化每个高斯分布的参数。
- E步:计算每个样本属于每个高斯分布的概率。
- M步:根据概率更新高斯分布的参数。
- 重复上述过程,直到参数收敛。
代码例子
from sklearn.mixture import GaussianMixture
import numpy as np# 生成示例数据
X = np.array([[1, 2], [2, 2], [2, 3],[8, 7], [8, 8], [25, 80]])# 定义高斯混合模型
gmm = GaussianMixture(n_components=2, random_state=0)# 训练模型
gmm.fit(X)# 获取聚类结果
labels = gmm.predict(X)
centroids = gmm.means_print("聚类标签:", labels)
print("质心:", centroids)
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