网站建设与网页设计实践报告,江门市网站开发,中国建筑工程师网,鸿星尔克网络推广方案密度聚类算法#xff08;DBSCAN#xff09;实验案例
描述
DBSCAN是一种强大的基于密度的聚类算法#xff0c;从直观效果上看#xff0c;DBSCAN算法可以找到样本点的全部密集区域#xff0c;并把这些密集区域当做一个一个的聚类簇。DBSCAN的一个巨大优势是可以对任意形状…密度聚类算法DBSCAN实验案例
描述
DBSCAN是一种强大的基于密度的聚类算法从直观效果上看DBSCAN算法可以找到样本点的全部密集区域并把这些密集区域当做一个一个的聚类簇。DBSCAN的一个巨大优势是可以对任意形状的数据集进行聚类。
本任务的主要内容
1、 环形数据集聚类
2、 新月形数据集聚类
3、 轮廓系数评估指标应用
源码下载
环境 操作系统Windows 10、Ubuntu18.04 工具软件Anaconda3 2019、Python3.7 硬件环境无特殊要求 依赖库列表 matplotlib 3.3.4
numpy 1.19.5
scikit-learn 0.24.2分析
本实验包含三个任务环形数据集聚类、新月数据集聚类以及轮廓系数评估指标的使用数据集均由sklearn.datasets模块生成。为了直观观察DBSCAN的优势任务中还引入了前面学过的多种聚类算法进行对比。
本实验涉及以下几个环节
1子任务一、环形数据聚类
1.1 数据集的生成
1.2 使用K-Means、MeanShift、Birch算法进行聚类并可视化
1.3 使用DBSCAN聚类并可视化
2子任务二、新月数据集聚类
2.1 数据集的生成
2.2 使用K-Means、MeanShift、Birch算法进行聚类并可视化
2.3 使用DBSCAN聚类并可视化
3聚类评估指标轮廓系数案例实践
3.1 数据集生成
3.2 聚类并评估效果
实施
1、环形数据集聚类
任务描述
1、使用scikit-learn生成环形数据集
2、将数据集聚成右侧3个类别。 1.1 生成环形数据集
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn import datasets# 生成环形数据集500个样本
X1, y1datasets.make_circles(n_samples500, factor0.5, noise0.07, random_state0)# 生成点块数据集80个样本
X2, y2 datasets.make_blobs(n_samples80, n_features2, centers[[1.2, 1.2]], cluster_std[[0.15]], random_state0)# 合并成一个数据集生成散点图
X np.concatenate((X1, X2))
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], markero)
plt.show()显示结果 1.2 分别使用K-Means、MeanShift、Birch算法进行聚类
from sklearn.cluster import KMeans, MeanShift, Birch# 尝试三种聚类模型都不能达到目的
y_pred KMeans(3).fit_predict(X) # KMeans# y_pred Birch(n_clusters3).fit_predict(X) # Birch
# y_pred MeanShift().fit_predict(X) # MeanShift
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], cy_pred)
plt.show()显示结果 从算法的输出中可以看到对于环形数据集上述三种聚类算法均不能很好地实现任务规定的聚类目标。
1.3 使用DBSCAN算法不指定参数
from sklearn.cluster import DBSCAN# 使用无参数的DBSCAN聚类发现模型将所有样本归为了一类
y_pred DBSCAN().fit_predict(X)# 画散点图
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], cy_pred)
plt.show()显示结果 可以看到不使用参数的DBSCAN算法将所有数据分成了一类。
1.4 指定DBSCAN算法的参数
DBSCAN算法聚类的结果依赖于调参该算法的两个主要参数eps和min_samples对于聚类结果的影响很大。
# eps-临近半径
# min_samples-最小样本数
# 指定参数调参任务完成聚成内、中、外3类
y_pred DBSCAN(eps0.2, min_samples2).fit_predict(X)# 画散点图
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], cy_pred)
plt.show()输出结果
可以看到通过调参DBSCAN算法完美地将数据集按指定要求聚成了3类。
2、新月数据集聚类
任务描述
1、使用scikit-learn生成新月数据集
2、将数据集聚成右侧上下2个类别。
2.1 生成数据集
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn import datasets# 生成弯月数据集500个样本
X, y datasets.make_moons(500, noise 0.1, random_state99)# 显示散点图
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], s 100, alpha 0.6, cmap rainbow)plt.show()显示结果 2.2 尝试K-Means、MeanShift、Birch算法
from sklearn.cluster import KMeans, MeanShift, Birch# 尝试三种聚类模型都不能达到目的
y_pred KMeans(2).fit_predict(X) # KMeans# y_pred Birch(n_clusters2).fit_predict(X) # Birch
# y_pred MeanShift().fit_predict(X) # MeanShift
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], cy_pred, s 100, alpha 0.6, cmap rainbow)plt.show()显示结果对于该数据集上述三种聚类算法不能很好地实现指定聚类目标。 2.3 使用DBSCAN聚类算法不指定参数
from sklearn.cluster import DBSCAN# 使用DBSCAN算法不指定参数
y_pred DBSCAN().fit_predict(X)# 画散点图
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], cy_pred, s 100, alpha 0.6, cmap rainbow)plt.show()显示结果 2.4 使用DBSCAN聚类算法指定参数
# 指定参数调参任务完成聚成上下2类
y_pred DBSCAN(eps0.2, min_samples9).fit_predict(X)# 画散点图
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], cy_pred, s 100, alpha 0.6, cmap rainbow)plt.show()显示结果 通过调整两个指定参数DBSCAN算法按照要求完成了新月数据集的聚类DBSCAN算法的一大优势是可以对任意形状的数据集进行聚类。
3、使用轮廓系数silhouette_score来评估聚类
任务描述
轮廓系数silhouette_score指标是聚类效果的评价方式之一前面我们还使用了兰德指数-adjusted_rand_score注意它们之间的区别。轮廓系数指标不关注样本的实际类别而是通过分析聚类结果中样本的内聚度和分离度两种因素来给出成绩取值范围为-11值越大代表聚类的结果越合理。
3.1 生成数据集
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.datasets import make_blobs# 使用数据生成器随机生成500个样本每个样本2个特征
X, y make_blobs(n_samples500, n_features2, centers[[-1,-1], [0.5,-1]], cluster_std[0.2, 0.3], random_state6)# 画出散点图
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], markero)
plt.show()显示结果 3.2 使用轮廓系数来评估聚类结果
from sklearn.metrics import silhouette_score # 轮廓系数评估函数
from sklearn.cluster import MeanShift# 使用MeanShift聚类
y_pred MeanShift().fit_predict(X)# 画出聚类散点图
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], cy_pred)
plt.show() # 评估轮廓系数
score silhouette_score(X, y_pred)
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