機器學習 Python 聚類

一、判斷聚類數目（聚為幾類）

（1）手肘法

核心思想

import pandas as pd

import numpy as np
from sklearn.cluster import kmeans
import matplotlib.pyplot as plt
# 資料為data，此處略去輸入過程
# 利用sse選擇k，即【手肘法】
sse =
# 存放每次結果的誤差平方和
for k in
range(1
,9):
estimator = kmeans(n_clusters=k)
# 構造聚類器
estimator.fit(data)
# 畫圖，選擇k
x =range(1
,9)plt.xlabel(
'k')
plt.ylabel(
'sse'
)plt.plot(x, sse,
'o-'
)plt.show(
)

平均輪廓係數:

import pandas as pd

import numpy as np
from sklearn.cluster import kmeans
from sklearn.metrics import silhouette_score
import matplotlib.pyplot as plt
# 資料為data，此處略去輸入過程
# 利用輪廓係數選擇k，即【輪廓係數法】
scores =
# 存放輪廓係數
for k in
range(2
,9):
estimator = kmeans(n_clusters=k)
# 構造聚類器
estimator.fit(data)
'euclidean'))
# 畫圖，選擇k
x =range(2
,9)plt.xlabel(
'k')
plt.ylabel(
'輪廓係數'
)plt.plot(x, scores,
'o-'
)plt.show(
)

機器學習 聚類

聚類的過程是將樣本分類的過程，聚類屬於無監督學習，資料中沒有label，訓練之前並不知道樣本屬於哪乙個類別，需要借鑑經驗值。kmeans聚類 模型假設 資料的分布是k個 sigma 相同的高斯分布的，每個分布裡有 n 1,n 2,n k 個樣本，其均值分別是 mu 1,mu 2,mu k 那麼每個樣...

機器學習聚類

模型調參 from sklearn.cluster import dbscan 構建空列表，用於儲存不同引數組合下的結果 res 迭代不同的eps值 for eps in np.arange 0.001,1 0.05 迭代不同的min samples值 for min samples in rang...

Python機器學習，均值聚類例題

說不定以後能用到 注意 1.所有答案都需寫在答題紙上，寫在試卷上的無效。2.涉及資料分析相關庫的使用，假定都已經匯入並且設定了別名，numpy 的別名為np，pandas的別名為pd，matplotlib.pyplot的別名為plt。3.涉及到使用matplotlib.pyplot作圖的，假定已經經...