python聚类算法指的是什么

这篇文章主要介绍了python聚类算法指的是什么，具有一定借鉴价值，感兴趣的朋友可以参考下，希望大家阅读完这篇文章之后大有收获，下面让小编带着大家一起了解一下。

说明

聚类常用于数据探索或挖掘前期，在没有先验经验的背景下进行探索性分析，也适用于样本量大的数据预处理。

常用的聚类算法分为基于划分、层次、密度、网格、统计、模型等类型的算法。典型算法包括K均值(经典聚类算法)、DBSCAN、两步聚类、BIRCH、谱聚类等。

聚类分析可以解决的问题包括：数据集可以分为几类，每个类别有多少样本，不同类别中每个变量的强弱关系，不同类别的典型特征是什么。

聚类算法之K均值实例

import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt # 两点距离def distance(e1, e2):    return np.sqrt((e1[0]-e2[0])**2+(e1[1]-e2[1])**2) # 集合中心def means(arr):    return np.array([np.mean([e[0] for e in arr]), np.mean([e[1] for e in arr])]) # arr中距离a最远的元素，用于初始化聚类中心def farthest(k_arr, arr):    f = [0, 0]    max_d = 0    for e in arr:        d = 0        for i in range(k_arr.__len__()):            d = d + np.sqrt(distance(k_arr[i], e))        if d > max_d:            max_d = d            f = e    return f # arr中距离a最近的元素，用于聚类def closest(a, arr):    c = arr[1]    min_d = distance(a, arr[1])    arr = arr[1:]    for e in arr:        d = distance(a, e)        if d < min_d:            min_d = d            c = e    return c  if __name__=="__main__":    ## 生成二维随机坐标，手上有数据集的朋友注意，理解arr改起来就很容易了    ## arr是一个数组，每个元素都是一个二元组，代表着一个坐标    ## arr形如：[ (x1, y1), (x2, y2), (x3, y3) ... ]    arr = np.random.randint(100, size=(100, 1, 2))[:, 0, :]     ## 初始化聚类中心和聚类容器    m = 5    r = np.random.randint(arr.__len__() - 1)    k_arr = np.array([arr[r]])    cla_arr = [[]]    for i in range(m-1):        k = farthest(k_arr, arr)        k_arr = np.concatenate([k_arr, np.array([k])])        cla_arr.append([])     ## 迭代聚类    n = 20    cla_temp = cla_arr    for i in range(n):    # 迭代n次        for e in arr:    # 把集合里每一个元素聚到最近的类            ki = 0        # 假定距离第一个中心最近            min_d = distance(e, k_arr[ki])            for j in range(1, k_arr.__len__()):                if distance(e, k_arr[j]) < min_d:    # 找到更近的聚类中心                    min_d = distance(e, k_arr[j])                    ki = j            cla_temp[ki].append(e)        # 迭代更新聚类中心        for k in range(k_arr.__len__()):            if n - 1 == i:                break            k_arr[k] = means(cla_temp[k])            cla_temp[k] = []     ## 可视化展示    col = ['HotPink', 'Aqua', 'Chartreuse', 'yellow', 'LightSalmon']    for i in range(m):        plt.scatter(k_arr[i][0], k_arr[i][1], linewidth=10, color=col[i])        plt.scatter([e[0] for e in cla_temp[i]], [e[1] for e in cla_temp[i]], color=col[i])    plt.show()

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