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南昌免费网站建站模板_昆明软件开发公司_sem优化是什么意思_舆情分析报告范文

时间:2025/7/11 14:34:46来源:https://blog.csdn.net/bing_feilong/article/details/147305322 浏览次数:0次
南昌免费网站建站模板_昆明软件开发公司_sem优化是什么意思_舆情分析报告范文

常用的聚类算法及其应用场景:


1. 基于距离/相似度的聚类

(1) K-Means聚类

  • 原理:将数据划分为K个簇,使每个点到其簇中心的距离最小。

  • 实现

    from sklearn.cluster import KMeans
    kmeans = KMeans(n_clusters=3)
    kmeans.fit(X)
    labels = kmeans.labels_

(2) K-Medoids(PAM)

  • 原理:类似K-Means,但使用实际数据点(medoids)作为中心,而非均值。对异常值更鲁棒

  • 实现

    from sklearn_extra.cluster import KMedoids
    kmedoids = KMedoids(n_clusters=3)
    kmedoids.fit(X)

(3) 层次聚类(Hierarchical Clustering)

  • 原理:自底向上(AGNES)或自顶向下(DIANA)构建树状结构。

  • 适用场景:数据具有层次结构(如生物分类、文档聚类),无需预先指定簇数(可通过树状图选择)

  • 实现

    from sklearn.cluster import AgglomerativeClustering
    agg = AgglomerativeClustering(n_clusters=3, linkage='ward')
    labels = agg.fit_predict(X)


2. 基于密度的聚类

(4) DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering)

  • 原理:基于密度划分簇,可发现任意形状的簇。

  • 适用场景:数据分布不规则(如环形、月牙形),可自动识别噪声点(标签为-1

  • 实现

    from sklearn.cluster import DBSCAN
    dbscan = DBSCAN(eps=0.5, min_samples=5)
    labels = dbscan.fit_predict(X)

(5) OPTICS(Ordering Points To Identify Clustering Structure)

  • 原理:改进DBSCAN,适用于不同密度的簇。

  • 适用场景:数据密度不均匀,比DBSCAN更灵活

  • 实现

    from sklearn.cluster import OPTICS
    optics = OPTICS(min_samples=10, xi=0.05)
    labels = optics.fit_predict(X)


3. 基于分布的聚类

(6) 高斯混合模型(GMM)

  • 原理:假设数据由多个高斯分布混合生成。

  • 适用场景:数据符合高斯分布,如语音识别、异常检测

  • 实现

    from sklearn.mixture import GaussianMixture
    gmm = GaussianMixture(n_components=3)
    gmm.fit(X)
    labels = gmm.predict(X)

4. 基于图的聚类

(7) 谱聚类(Spectral Clustering)

  • 原理:基于图拉普拉斯矩阵进行降维后聚类。

  • 适用场景:数据分布复杂(如非凸形状),适用于图像分割、社交网络分析

  • 实现

    from sklearn.cluster import SpectralClustering
    spectral = SpectralClustering(n_clusters=3, affinity='nearest_neighbors')
    labels = spectral.fit_predict(X)

(8) 亲和传播(Affinity Propagation)

  • 原理:通过消息传递自动确定簇数。

  • 适用场景:无需指定簇数,适用于中小规模数据

  • 实现

    from sklearn.cluster import AffinityPropagation
    af = AffinityPropagation(damping=0.7)
    labels = af.fit_predict(X)

5. 其他聚类方法

(9) BIRCH(Balanced Iterative Reducing and Clustering using Hierarchies)

  • 原理:适用于大规模数据的层次聚类。

  • 适用场景:数据量较大(>10万样本),如电商用户行为分析

  • 实现

    from sklearn.cluster import Birch
    birch = Birch(n_clusters=3)
    labels = birch.fit_predict(X)

(10) Mean Shift(均值漂移)

  • 原理:基于密度峰值寻找簇中心。

  • 适用场景:簇数未知,如计算机视觉中的目标跟踪

  • 实现

    from sklearn.cluster import MeanShift
    ms = MeanShift(bandwidth=2)
    labels = ms.fit_predict(X)

总结:

聚类结果可通过以下指标评估:

from sklearn.metrics import silhouette_score, calinski_harabasz_score# 轮廓系数(-1~1,越大越好)
silhouette = silhouette_score(X, labels)# Calinski-Harabasz指数(越大越好)
ch_score = calinski_harabasz_score(X, labels)

如何选择合适的聚类算法?

数据类型推荐算法示例场景
数值型、球形分布K-Means, GMM客户分群, 图像压缩
非球形分布DBSCAN, 谱聚类异常检测, 社交网络分析
层次结构数据层次聚类, BIRCH生物分类, 文档聚类
自动确定簇数Affinity Propagation, MeanShift图像分割, 目标跟踪
大规模数据BIRCH, Mini-Batch K-Means电商用户行为分析

scikit-learn库提供了绝大多数聚类算法的实现,选择时需结合数据特点和业务需求。

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