谱聚类是一种基于降维的聚类算法,它由两部分组成,第一部分是对数据进行一定的变换,使得交织在一起的数据分开,第二部分是使用传统的K-means算法对变换后的数据聚类。下图中的数据单纯的使用K-means会得到非常差的结果,如第四列的数据图,但是使用谱聚类可以实现非常好的聚类效果。如下图,是python sklearn中经典聚类...
谱聚类是一种常用的聚类算法,用于将数据集划分为不同的子集。在谱聚类中,最近邻亲和度矩阵是计算数据点之间相似度的重要步骤之一。下面是sklearn库中计算谱聚类最近邻亲和度矩阵的步骤: 1. 导入所需...
在sklearn中,谱聚类的构造函数为 SpectralClustering(n_clusters=8, *, eigen_solver=None, n_components=None, random_state=None, n_init=10, gamma=1.0, affinity='rbf', n_neighbors=10, eigen_tol='auto', assign_labels='kmeans', degree=3, coef0=1, kernel_params=None, n_jobs=None) 1. ...
安装python和pycharm,了解python基础编程和pycharm使用。 三、实验内容 基于程序中生成的数据,补充完整下面谱聚类算法相关程序,粘贴运行成功的结果截图,并给每行程序添加注释。 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.cluster import KMeans from sklearn import datasets #导入相应的包 def...
Python中sklearn中的谱聚类代码 #进行SpectralClustering #查看默认的谱聚类效果 y_pred = SpectralClustering().fit_predict(cluster_data) print("Calinski-Harabasz Score", metrics.calinski_harabaz_score(cluster_data, y_pred)) #默认使用的是高斯核,需要对n_cluster和gamma进行调参,选择合适的参数...
本次谱聚类主要使用了python机器学习sklearn里的方法,需要注意的是sklearn库的版本必须在0.18.1以上,否则无法调用metrics调参。由于sklearn的SpectralClustering方法已经把谱聚类的相关算法封装好,所以我们在通晓了以上谱聚类的基本原理之后,再结合sklearn的官方文档调整并设定好SpectralClustering方法中的参数即可。
(5)谱聚类对相似度图的改变和聚类参数的选择非常的敏感; (6)谱聚类适用于均衡分类问题,即各簇之间点的个数相差不大,对于簇之间点个数相差悬殊的聚类问题,谱聚类则不适用; 参考 谱聚类算法介绍 sklearn官网
python实现: (1)首先是数据的生成: fromsklearnimportdatasets x1, y1 = datasets.make_circles(n_samples=1000, factor=0.5, noise=0.05) importmatplotlib.pyplot as plt%matplotlib inline plt.title('make_circles function example') plt.scatter(x1[:, 0], x1[:,1], marker='o') ...
下面是谱聚类算法的Python实现参考内容。 1.导入所需库和数据模块: ```python import numpy as np from sklearn.cluster import KMeans from sklearn.metrics import pairwise_distances from sklearn.datasets import make_blobs ``` 2.定义谱聚类函数: ```python def spectral_clustering(data, n_clusters, ...
为了图方便,我这里直接使用sklearn中的KMeans函数来调用: 好了,到这里基本就大功告成了,分类基本已经完成了,最后来一波可视化,看看我们的实验结果,因为谱聚类能对球形数据进行聚类,所以我们直接来试试球形数据集: Nice,看上去还不错。 好了好了,本次实验就到这里。 完整代码地址:github/pp8818记得给star喔~~...