分享python机器学习中应用所产生的聚类数据集方法

下面我来详细讲解如何分享Python机器学习中应用所产生的聚类数据集方法。

背景

在Python机器学习中，聚类(cluster)是基本的无监督学习方法之一。其目的是将它们分为不同的组，使得组内的数据点更加相似，而其间的相异性则最小化。在聚类分析的过程中，我们需要让机器自动学习数据间的相似性，因此我们需要提供一些已经分好类的数据，作为聚类算法的输入。

在这里，将详细讲解如何将数据集标记为不同的聚类，并将其用于Python机器学习工具包中的聚类算法。

攻略

以下是一些步骤，以在Python中创建聚类数据集：

步骤1：安装所需的Python库

在开始之前，必须安装一些必要的Python库，包括：

• sklearn
• numpy
• pandas

可通过以下命令安装：

pip install scikit-learn numpy pandas

步骤2：创建数据集

为了创建用于聚类任务的数据集，我们可以使用随机数生成器。在本例中，我们将创建一个包含500行和2列的数据集。其中，每行都有一个x和y值。

import pandas as pd
import numpy as np

np.random.seed(0)
X = np.random.randn(500, 2)

df = pd.DataFrame(X, columns=['x', 'y'])
print(df.head())

运行后的输出结果如下：

          x         y
0  1.764052  0.400157
1  0.978738  2.240893
2  1.867558 -0.977278
3  0.950088 -0.151357
4 -0.103219  0.410599

此时，我们已经为聚类任务准备了一个数据集。

步骤3：进行聚类

在这一步中，我们使用了K-Means聚类算法，将数据分为两个聚类。K-Means是一种基于无监督学习的聚类算法，可以将数据点分成几个聚类。在这里，我们将创建一个包含两个聚类的数据集。

from sklearn.cluster import KMeans

kmeans = KMeans(n_clusters=2)
kmeans.fit(X)

df['cluster'] = kmeans.labels_
print(df.head())

利用上述代码，我们已经将数据集分为两个聚类，并将聚类结果添加到数据帧中。

步骤4：可视化聚类数据

在这一步中，我们将使用Matplotlib库将聚类数据可视化。我们将分别用不同的颜色表示不同的聚类，并使用‘x’符号表示每个数据点。

import matplotlib.pyplot as plt

fig, ax = plt.subplots()

colors = {0:'red', 1:'blue'}
grouped = df.groupby('cluster')

for key, group in grouped:
    group.plot(ax=ax, kind='scatter', x='x', y='y', label=key, color=colors[key], marker='x')

plt.show()

此时，我们已经可以使用Python机器学习工具包中的聚类算法，将我们的数据集分成多个组。同时，我们还可以通过数据可视化，更好地理解不同聚类之间的区别。

以下是另一个示例，其将使用Iris数据集，该数据集是机器学习中的一个经典数据集，它包含了三个花的形态数据：

from sklearn import datasets
iris = datasets.load_iris()

X = iris.data
y = iris.target

df = pd.DataFrame(X, columns=['sepal_length', 'sepal_width', 'petal_length', 'petal_width'])
df['target'] = y

kmeans = KMeans(n_clusters=3)
kmeans.fit(X)

df['cluster'] = kmeans.labels_
print(df.head())

以上代码将花的数据分为了三种不同的聚类。值得注意的是，此时我们的数据集中有四个特征，而在创建颜色编码时，我们将使用三个颜色，以便在二维图形中表达不同的聚类。如果我们使用三个特征或更多特征，则我们需要使用不同的方法来可视化我们的聚类结果。

总结

本攻略展示了如何使用Python机器学习库中的聚类算法来分析数据。在这里，我们创建了包含两个特征的数据集，并使用K-Means算法将其分为两个聚类。我们还使用Iris数据集将数据分成了三个聚类。使用这些技术，您就可以将无监督学习方法应用于自己的数据集中，自动识别数据中的相似性，进行数据分析和分类。