Sklearn.cluster 詳解

一、Sklearn.cluster 模塊是什麼

Sklearn.cluster 是 Scikit-learn 庫的一個聚類模塊，提供了一些經典的聚類演算法，比如 K-means、DBSCAN、譜聚類等，可以幫助用戶實現聚類分析，更好地理解數據。

二、Sklearn.cluster 的安裝和使用

Sklearn.cluster 可以通過 pip 安裝，安裝命令如下：

pip install -U scikit-learn

安裝後，可以在代碼中通過 import 來引入 Sklearn.cluster：

import sklearn.cluster

三、Sklearn.cluster.dbscan 使用

DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise) 是一種基於密度的聚類演算法。雖然其無需事先指定聚類簇數，但是需要事先指定兩個參數：eps 和 min_samples。下面我們以鳶尾花數據集為例，介紹如何使用 DBSCAN 演算法進行聚類：

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.cluster import DBSCAN

iris = load_iris()
X = iris.data

# 使用 DBSCAN 進行聚類
dbscan = DBSCAN(eps=0.4, min_samples=5)
dbscan.fit(X)

# 列印聚類結果
print(dbscan.labels_)

上述代碼指定了 eps=0.4 和 min_samples=5 兩個參數，然後使用 DBSCAN 對鳶尾花數據集進行聚類。最後列印出了聚類結果 labels_，其中 -1 代表噪點，其餘數值代表所屬聚類簇的標籤。

四、Sklearn.cluster 庫模塊及函數

Sklearn.cluster 庫提供了很多聚類演算法的實現，下面我們簡單介紹幾個常用的聚類演算法模塊和函數：

• K-means 演算法：sklearn.cluster.KMeans
• DBSCAN 演算法：sklearn.cluster.DBSCAN
• 譜聚類演算法：sklearn.cluster.SpectralClustering
• 層次聚類演算法：sklearn.cluster.AgglomerativeClustering

五、Sklearn.cluster 常用聚類演算法：K-means

K-means 演算法是一種迭代演算法，其將數據分為 k 類，每一類都由一個聚類中心來代表。下面是 K-means 演算法的一個簡單實例：

from sklearn.datasets import make_blobs
from sklearn.cluster import KMeans

# 製造聚類數據集
X, y = make_blobs(random_state=1)

# 使用 K-means 進行聚類
kmeans = KMeans(n_clusters=3)
kmeans.fit(X)

# 列印聚類結果
print(kmeans.labels_)

上述代碼製造了一個聚類數據集，指定要將數據分類為 3 類，然後使用 K-means 進行聚類。最後列印出了聚類結果 labels_。

六、Sklearn.cluster.KMeans 參數

KMeans 類的主要參數如下：

• n_clusters：聚類數
• init：初始化聚類中心的方法
• n_init：運行 K-means 演算法的次數，以選擇最佳的聚類中心
• max_iter：單次運行 K-means 演算法的最大迭代次數
• tol：收斂閾值

七、Sklearn.cluster.KMeans 官網

Sklearn.cluster.KMeans 的官網文檔可以在 Scikit-learn 官網中查看：https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.cluster.KMeans.html

八、Sklearn.cluster 模塊的安裝

Scikit-learn 庫可以通過 pip 安裝，安裝命令如下：

pip install -U scikit-learn

九、Sklearn.cluster 的用法

Sklearn.cluster 提供了多個經典的聚類演算法，可以根據用戶的需求選擇適合的演算法進行數據聚類。除了 K-means、DBSCAN、譜聚類等，還有層次聚類、凝聚聚類等演算法，可以更好地理解數據。