【Python-ML】SKlearn库密度聚类DBSCAN模型
# -*- coding: utf-8 -*-
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Created on 2018年1月25日
@author: Jason.F
@summary: 无监督聚类学习-基于密度 空间的聚类算法(Density-based Spatial Clustering of Application with Noise,DBSCAN)
密度:半径范围内样本点的数量
核心点:如果在一个点周边的指定半径内,其他样本点的数量不小于指定数量(MinPts),则该样本点为核心点
边界点:在指定半径内,如果一个点的邻居点少于MinPts个,但却包含一个核心点,则为边界点
噪声点:除核心点和边界点外的样本点都是噪声点
DBSCAN的簇空间不一定是球状的,可识别和移除噪声点,因此不一定会将所有的样本点都划分到某一簇中
如果数据集中的密度差异相对较大,则找到半径和MinPts较为困难。
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import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.datasets import make_moons
from sklearn.cluster import KMeans,AgglomerativeClustering,DBSCAN
X,y = make_moons(n_samples=200,noise=0.05,random_state=0)#创建半月形数据
plt.scatter(X[:,0],X[:,1])
plt.show()
f,(ax1,ax2) = plt.subplots(1,2,figsize=(8,3))
#原型聚类KMeans模型
km=KMeans(n_clusters=2,random_state=0)
y_km = km.fit_predict(X)
ax1.scatter(X[y_km==0,0],X[y_km==0,1],c='lightblue',marker='o',s=40,label='cluster 1')
ax1.scatter(X[y_km==1,0],X[y_km==1,1],c='red',marker='s',s=40,label='cluster 2')
ax1.set_title('K-means clustering')
#层次聚类凝聚模型
ac=AgglomerativeClustering(n_clusters=2,affinity='euclidean',linkage='complete')#全连接,欧式距离计算联合矩阵
y_ac= ac.fit_predict(X)
ax2.scatter(X[y_ac==0,0],X[y_ac==0,1],c='lightblue',marker='o',s=40,label='cluster 1')
ax2.scatter(X[y_ac==1,0],X[y_ac==1,1],c='red',marker='s',s=40,label='cluster 2')
ax2.set_title('Agglomerative clustering')
plt.legend()
plt.show()
#密度聚类DBSCAN,成功对半月形数据进行分类
db =DBSCAN(eps=0.2,min_samples=5,metric='euclidean')#欧式距离,样本点数量5,半径0.2
y_db = db.fit_predict(X)
plt.scatter(X[y_db==0,0],X[y_db==0,1],c='lightblue',marker='o',s=40,label='cluster 1')
plt.scatter(X[y_db==1,0],X[y_db==1,1],c='red',marker='s',s=40,label='cluster 2')
plt.legend()
plt.show()'''
1、三种最基本的聚类方法:KMeans基于原型的聚类、凝聚层次聚类、使用DBSCAN基于密度的聚类。
2、其他方法:图聚类(最突出方法使谱聚类算法),使用基于相似矩阵的特征向量来获得簇间关系,参考:http://arxiv.org/pdf/0711.0189v1.pdf <A Tutorial on Spectral Clustering.Statistics and computing>
3、聚类算法取决于三个要素,算法、参数以及距离度量,而距离度量很容易面临维度灾难(curse of dimensionality)
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结果:
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