均值漂移聚类算法

简介

本实验将指导你使用 Python 中的 Scikit-learn 库实现均值漂移聚类算法的过程。你将学习如何生成样本数据、使用均值漂移进行聚类计算以及绘制结果。

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Skills Graph

导入所需库

首先，我们需要导入所需的库：numpy、sklearn.cluster、sklearn.datasets 和 matplotlib.pyplot。

import numpy as np
from sklearn.cluster import MeanShift, estimate_bandwidth
from sklearn.datasets import make_blobs
import matplotlib.pyplot as plt

生成样本数据

接下来，我们将使用 sklearn.datasets 模块中的 make_blobs 函数生成样本数据。我们将创建一个包含 10,000 个样本的数据集，该数据集有三个聚类中心，分别为 [[1, 1], [-1, -1], [1, -1]]，标准差为 0.6。

centers = [[1, 1], [-1, -1], [1, -1]]
X, _ = make_blobs(n_samples=10000, centers=centers, cluster_std=0.6)

使用均值漂移算法进行聚类计算

现在我们将使用 sklearn.cluster 模块中的 MeanShift 类，通过均值漂移算法进行聚类计算。我们将使用 estimate_bandwidth 函数自动检测带宽参数，该参数表示每个点的影响区域大小。

bandwidth = estimate_bandwidth(X, quantile=0.2, n_samples=500)
ms = MeanShift(bandwidth=bandwidth, bin_seeding=True)
ms.fit(X)
labels = ms.labels_
cluster_centers = ms.cluster_centers_

绘制结果

最后，我们将使用 matplotlib.pyplot 库绘制结果。我们将为每个聚类使用不同的颜色和标记，并且还将绘制聚类中心。

plt.figure(1)
plt.clf()

colors = ["#dede00", "#377eb8", "#f781bf"]
markers = ["x", "o", "^"]

for k, col in zip(range(n_clusters_), colors):
    my_members = labels == k
    cluster_center = cluster_centers[k]
    plt.plot(X[my_members, 0], X[my_members, 1], markers[k], color=col)
    plt.plot(
        cluster_center[0],
        cluster_center[1],
        markers[k],
        markerfacecolor=col,
        markeredgecolor="k",
        markersize=14,
    )
plt.title("Estimated number of clusters: %d" % n_clusters_)
plt.show()

总结

在本实验中，我们学习了如何使用 Python 中的 Scikit-learn 库来实现均值漂移聚类算法。我们生成了样本数据，使用均值漂移算法进行聚类计算，并绘制了结果。通过本实验的学习，你应该对如何使用均值漂移算法对数据进行聚类有了更深入的理解。