机器学习（四）之无监督学习

news/2024/5/19 16:24:40

前言：

前面写了监督学习的几种算法，下面就开始无监督啦！
如果文章有错误之处，小伙伴尽情在评论区指出来（嘿嘿），看到就会回复的。

1.聚类（Clustering）

1.1 概述（Overview of clustering methods）

当这个类有一定形状（图的最上两行），即非平面流体，并且标准的欧式距离不是正确的度量标准时，聚类是非常有用的。

1.2 K-means

1.2.1 概念

通过把样本分离成 n 个具有相同方差的类的方式来对数据进行聚类，最小化一个称为惯量或簇内平方和的准则（见下文）。该算法需要指定簇的数量。它可以很好地扩展到大量样本，并已经在许多不同领域的应用领域被广泛使用。

注：簇和类应该是一样的概念，我们一同使用。

1.2.2 实现

$X_{i}$ 是样本， $\displaystyle \mu _{i}$ 是簇心。下面是误差公式：

输入K和数据集N，tol（阈值）
随意初始化一个K个样本作为一个簇的中心（质心）
将离质心近的样本归为一类，计算簇內平方和误差
计算簇內均值更新质心
重复3,4步骤直到误差<tol或者到了最大循环次数，跳出循环，返回簇心

说明：

这个K-Mean需要调参（比悲伤更悲伤的事）

n_clusters（K值），

max_iter（最大收敛次数），

n_init（不同的初始化质心运行算法的次数，一般不需要修改，默认是10，如果你的K值较大，可以适当增大），

algorithm:有“auto”, “full” or “elkan”三种选择。"full"就是传统的K-Means算法， “elkan”是elkan K-Means算法。默认的"auto"则会根据数据值是否是稀疏的，来决定如何选择"full"和“elkan”。一般数据是稠密的，那么就是 “elkan”，否则就是"full"。一般来说建议直接用默认的"auto"

1.2.3 代码

import matplotlib.pyplot as plt
import mpl_toolkits.mplot3dimport numpy as npfrom sklearn import datasets
from sklearn.cluster import KMeansnp.random.seed(5)
iris=datasets.load_iris()
x=iris.data  #4个特征
y=iris.targetestimators=[('K_means_iris_8',KMeans(n_clusters=8)),('K_means_iris_3',KMeans(n_clusters=3)),('K_means_iris_bad_init',KMeans(n_clusters=3,n_init=1,init='random')),
]
fig=plt.figure(figsize=(10,8))   #指定宽高：画一个1500*1200的图
titles=["8 clusters","3 clusters","3 clusters,bad initialization"]
for idx,((name,est),title) in enumerate(zip(estimators,titles)):  #使用每个不同 的方法进行训练和画图ax=fig.add_subplot(2,2,idx+1,projection="3d",elev=48,azim=134)est.fit(x)labels=est.labels_ax.scatter(x[:,3],x[:,0],x[:,2],c=labels.astype(float),edgecolor='k')  #取了三个特征进行画图ax.xaxis.set_ticklabels([])ax.yaxis.set_ticklabels([])ax.zaxis.set_ticklabels([])ax.set_xlabel('Patel width')ax.set_ylabel('Sepal length')ax.set_zlabel('Patel length')ax.set_title(title)ax=fig.add_subplot(2,2,4,projection='3d',elev=48,azim=134)  #增加一个子图
for name,label in [("Setosa", 0), ("Versicolour", 1), ("Virginica", 2)]:ax.text3D(x[y==label, 3].mean(),   ###x[y==label, 3]中间有个空格，我找了半个小时！！！x[y==label, 0].mean(),x[y==label, 2].mean()+2,name,horizontalalignment="center",bbox=dict(alpha=0.2,edgecolor='w',facecolor='w'),)
ax.scatter(x[:,3],x[:,0],x[:,2],c=y,edgecolor='k')
ax.xaxis.set_ticklabels([])
ax.yaxis.set_ticklabels([])
ax.zaxis.set_ticklabels([])
ax.set_xlabel("Petal width")
ax.set_ylabel("Sepal length")
ax.set_zlabel("Petal length")
ax.set_title("Ground Truth")
plt.subplots_adjust(wspace=0.25,hspace=0.25)
plt.show()