2.3 删除噪声点可视化 # 获取非噪声点的索引 non_noise_indices = np.where(y_dbscan != -1)[0] # 可视化聚类结果并加上图例 for label in np.unique(y_dbscan[non_noise_indices]): plt.scatter(X[y_dbscan == label, 0], X[y_dbscan == label, 1], label=f'Cluster {label}', marker='o...
DBScan聚类的结果 在这里,与基于亲和力的聚类不同,DBScan方法将5个聚类确定为最佳数量。还可以看出,有些集群只有1或2家公司。 可视化 同时检查上述四种聚类方法的结果,以深入了解它们的性能,可能是有用的。最简单的方法是使用热图,公司在X轴上,聚类在Y轴上。 defplot_cluster_heatmaps(cluster_results,companies):...
DBScan聚类的结果 在这里,与基于亲和力的聚类不同,DBScan方法将5个聚类确定为最佳数量。还可以看出,有些集群只有1或2家公司。 可视化 同时检查上述四种聚类方法的结果,以深入了解它们的性能,可能是有用的。最简单的方法是使用热图,公司在X轴上,聚类在Y轴上。 defplot_clu...
# PerformDBSCANclusteringwitheps=0.5and min_samples=5clustering=DBSCAN(eps=0.5,min_samples=5,metric='precomputed').fit(correlation_mat_pro)# Print the cluster labelsprint_clusters(df_combined,clustering.labels_) DBScan聚类的结果 在这里,与基于亲和力的聚类不同,DBScan方法将5个聚类确定为最佳数量。还可...
DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)是一种基于密度的聚类算法,它可以有效地识别具有任意形状的簇,并且能够自动识别噪声点。在本文中,我们将使用Python来实现一个基本的DBSCAN聚类算法,并介绍其原理和实现过程。 什么是DBSCAN算法?
DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)是一种基于密度的聚类算法,它可以有效地识别具有任意形状的簇,并且能够自动识别噪声点。在本文中,我们将使用Python来实现一个基本的DBSCAN聚类算法,并介绍其原理和实现过程。 什么是DBSCAN算法?
def visualize_dbscan_result(dataset: np.ndarray, labels: np.ndarray) -> None: """可视化DBSCAN聚类结果""" plt.scatter(dataset[:, 0], dataset[:, 1], c=labels, cmap='plasma', s=5, marker='o') plt.title("DBSCAN") plt.show()def main():...
2.通过DBSCAN算法进行聚类分群 from sklearn.cluster import DBSCAN dbs = DBSCAN(eps=1, min_samples=3) d_data = dbs.fit_predict(df) 1. 2. 3. print(d_data) 1. 模型优化(利用余弦相似度进行优化) 1.余弦相似度基本概念 words_test = ['想去 华能 信托', '华能 信托 很好 想去', '华能 信...
可视化: import matplotlib.pyplot as pltplt.rcParams['font.sans-serif'] = [u'Microsoft YaHei']fig,ax = plt.subplots(1,2,figsize=(12,12))# 画聚类后的结果ax1 = ax[0]ax1.scatter(x=iris[:,0],y=iris[:,1],s=250,c=iris_db)ax1.set_title('DBSCAN聚类结果',fontsize=20)# 画真实数...