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电子产品去什么网站做站点,怎么做下载类网站,学校网站建站,高端企业网站建设方案无监督学习是在没有标签的数据上训练的。其主要目的可能包括聚类、降维、生成模型等。 以下是 6 个重要的无监督学习算法#xff0c;这些算法都可以通过使用sklearn#xff08;Scikit-learn#xff09;库在Python中很好地处理#xff1a; 目录 K-Means 聚类 层次聚类 … 无监督学习是在没有标签的数据上训练的。其主要目的可能包括聚类、降维、生成模型等。 以下是 6 个重要的无监督学习算法这些算法都可以通过使用sklearnScikit-learn库在Python中很好地处理 目录 K-Means 聚类 层次聚类 DBSCAN 主成分分析 独立成分分析 高斯混合模型 K-Means 聚类 数据准备 首先我们导入必要的库和数据并进行基本的数据探查。 这里准备了名称为「customer_data.csv」的数据集维度分别为Age, Annual_Income 和Spending_Score作为 3 个特征。 获取数据集 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.cluster import KMeans from sklearn.metrics import silhouette_score from sklearn.preprocessing import StandardScaler from time import time# 假定你已将上文的数据存储为customer_data.csv data  pd.read_csv(customer_data.csv)数据标准化 因为K-Means聚类是距离基础的算法我们通常在进行聚类分析之前会标准化我们的数据。 scaler  StandardScaler() scaled_data  scaler.fit_transform(data)确定K值 这里我们使用轮廓系数Silhouette Score来帮助我们确定适当的K值。 轮廓系数是在-1到1之间的一个高的轮廓系数表明样本点离其他类的距离较远。 k_values  range(2, 11) silhouette_scores  []for k in k_values:kmeans  KMeans(n_clustersk, random_state42)kmeans.fit(scaled_data)silhouette_scores.append(silhouette_score(scaleddata, kmeans.labels))plt.plot(k_values, silhouette_scores, markero) plt.title(Silhouette Score for Different k) plt.xlabel(k) plt.ylabel(Silhouette Score) plt.show()模型训练 从轮廓系数图中选择一个合适的 K 值进行模型训练并可视化结果。 # 假设我们选择k3 k  3 kmeans  KMeans(n_clustersk, random_state42) clusters  kmeans.fit_predict(scaled_data)# 可视化结果 plt.scatter(scaled_data[clusters  0, 0], scaled_data[clusters  0, 1], labelCluster 1) plt.scatter(scaled_data[clusters  1, 0], scaled_data[clusters  1, 1], labelCluster 2) plt.scatter(scaled_data[clusters  2, 0], scaled_data[clusters  2, 1], labelCluster 3) plt.scatter(kmeans.clustercenters[:, 0], kmeans.clustercenters[:, 1], s300, cred, labelCentroids) plt.title(Clusters of Customers) plt.xlabel(Age (scaled)) plt.ylabel(Spending Score (scaled)) plt.legend() plt.show()这三个群集可能分别代表以下客户类型 Cluster 1: 年轻且花费适中的客户群体 Cluster 2: 年轻且花费较高的客户群体 Cluster 3: 年纪较大且花费较低的客户群体
商业决策将基于这些群体的特点来制定。例如针对花费较高的年轻客户群体可以提供最新的产品推广或者特殊折扣以便进一步激励他们的购买行为。 以上代码及分析基于假定的数据。在现实项目中要充分理解业务背景、数据的含义并根据业务目标来决定聚类的数量及如何解读各个群体的特征。 层次聚类 为了便于展示我们使用上文中的customer_data.csv数据。我们将使用层次聚类Hierarchical Clustering探索数据内在的群集结构。 咱们关注的特征依然是Age, Annual_Income, 和Spending_Score。 数据准备 如之前例子一样首先进行数据导入和标准化。 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from scipy.cluster.hierarchy import dendrogram, linkage from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.cluster import AgglomerativeClustering# 读取数据 data  pd.read_csv(customer_data.csv)# 数据标准化 scaler  StandardScaler() scaled_data  scaler.fit_transform(data)层次聚类模型 构建并可视化树状图 (Dendrogram) 我们用scipy中的linkage和dendrogram函数来构建层次聚类的树状图。 linked  linkage(scaled_data, ward)  # 使用Ward连接方法plt.figure(figsize(10, 7)) dendrogram(linked,orientationtop,labelsdata.index,distance_sortdescending,show_leaf_countsTrue) plt.show()训练模型并可视化结果 选择一个合适的距离阈值或群集数量进行模型训练并可视化结果。 # 定义模型并指定我们想要的群集数量 cluster  AgglomerativeClustering(n_clusters3, affinityeuclidean, linkageward)  # 训练模型并预测标签 cluster_labels  cluster.fit_predict(scaled_data)# 可视化结果 plt.figure(figsize(10, 7)) plt.scatter(scaled_data[:,0], scaled_data[:,1], ccluster_labels, cmaprainbow) plt.title(Clusters of Customers) plt.xlabel(Age (scaled)) plt.ylabel(Spending Score (scaled)) plt.show()与K-Means聚类类似我们可以根据生成的群集进行进一步分析。例如每个群集的中心的特征可以被认为是该群集的“代表”特征。由于我们使用了相同的特征Age和Spending_Score群集的解释将与前文类似。 注意点 1、距离计算affinity参数表示用于计算距离的方法。在本例中我们使用了欧几里得距离。 2、链接方法linkage参数表示用于链接群集的方法。在本例中我们使用了Ward方法该方法试图最小化群集内的方差。 3、选择群集数量在生成的树状图中通常选择一个“高度”来切割树形结构并形成各个群集。在这个示例中我们预先选择了群集的数量。在实际分析中你也可以选择在树状图中一个合适的高度来切割群集。 DBSCAN 咱们继续使用customer_data.csv数据集来演示DBSCAN。 数据准备 DBSCAN模型构建与训练 首先选定DBSCAN的两个主要参数邻域大小eps和最小点数min_samples。 # 实例化DBSCAN模型 dbscan  DBSCAN(eps0.5, min_samples5)# 训练模型 clusters  dbscan.fit_predict(scaled_data)# 计算轮廓系数 print(fSilhouette Score: {silhouette_score(scaled_data, clusters):.2f})结果可视化 我们用散点图展示聚类的结果。 # 可视化 plt.scatter(scaled_data[:,0], scaled_data[:,1], cclusters, cmapplasma) plt.title(DBSCAN Clustering) plt.xlabel(Age (scaled)) plt.ylabel(Spending Score (scaled)) plt.show()轮廓系数展示了群集的密度和分离度。范围从-1到1值越高表明聚类效果越好。由于DBSCAN能够识别噪声轮廓系数可能会受到噪声点的影响。 图形分析可视化结果允许我们直观地看到不同的群集及其形状。DBSCAN能够找到非球形的群集这是其独有的优点。
注意点 参数选择eps和min_samples的选择对模型影响很大。一个常见的方法是使用k-距离图来估计eps。通常需要多次尝试来找到合适的参数。 标准化的重要性由于DBSCAN依赖于距离的计算所以标准化通常是必需的。 处理不均衡数据DBSCAN可能在不同密度的群集之间表现不佳。在数据的分布非常不均匀时可能需要调整参数或选择其他算法。 噪声点DBSCAN将不属于任何群集的点归类为噪声即将其标签为-1。在结果解释和进一步分析时需要注意这一点。
DBSCAN提供了一种不需要预先指定群集数量的聚类方法并且可以找到复杂形状的群集。然而它对参数的选择非常敏感需要仔细进行调整和验证。 主成分分析 主成分分析PCA是一种在降维和可视化高维数据方面非常流行的技术。通过找到数据的主轴并将数据投影到这些轴上来减少数据的维度从而尽可能保留数据的方差。 数据准备 假设我们有一个包含3个特征的 150x3 的数据集。我们的目标是将这些数据从3D空间降维到2D空间以便进行可视化。 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.decomposition import PCA from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.preprocessing import StandardScaler# 使用iris数据集 iris  load_iris() X  iris.data  # 特征矩阵, shape: (150, 4) y  iris.target  # 目标变量, shape: (150,)# 标准化数据 scaler  StandardScaler() X_scaled  scaler.fit_transform(X)模型训练 # 实施PCA pca  PCA(n_components2)  # 我们将数据投影到前两个主成分 X_pca  pca.fit_transform(X_scaled)数据可视化 # 创建一个新的figure plt.figure(figsize(8,6))# 遍历标签为不同的标签创建不同的散点图 for target, color in zip(iris.target_names, [r, g, b]):indicesToKeep  iris.target  np.where(iris.target_names  target)[0][0]plt.scatter(X_pca[indicesToKeep, 0], X_pca[indicesToKeep, 1], c  color, s  50)# 增加图例和坐标轴的标签 plt.legend(iris.target_names, locupper right, fontsizex-large) plt.xlabel(Principal Component 1) plt.ylabel(Principal Component 2) plt.title(2D PCA of Iris Dataset) plt.grid(True)# 显示图形 plt.show()解释方差 explained_variance  pca.explained_varianceratio print(fExplained variance: {explained_variance})从上面的2D散点图中你可以看到3种不同的鸢尾花在投影到前两个主成分上时是如何分开的。另外解释的方差告诉我们前两个主成分保存了多少原始数据的方差。在许多情况下希望这些主成分包含了足够多的信息以便在丢失最小量的信息的情况下利用它们。 这个简单的示例展示了PCA的工作方式和它如何在实践中实施。 独立成分分析 独立成分分析是一种用于从混合信号中恢复原始信号的技术通常用于盲源分离和信号处理。 数据准备 首先我们需要准备一个包含混合信号的虚拟数据集。 以下示例中创建两个独立的信号并将它们线性混合。 import numpy as np# 创建两个独立的信号 signal_1  np.random.rand(1000) signal_2  np.sin(np.linspace(0, 100, 1000))# 创建混合信号 mixing_matrix  np.array([[2, 1], [1, 2]])  # 混合矩阵 mixed_signals  np.dot(np.vstack((signal_1, signal_2)).T, mixing_matrix.T)ICA模型训练 使用Scikit-Learn中的FastICA来拟合ICA模型以恢复原始信号。 from sklearn.decomposition import FastICAica  FastICA(n_components2) recovered_signals  ica.fit_transform(mixed_signals)绘制混合信号和恢复信号的图形 我绘制混合信号和恢复信号的图形以可视化ICA的效果。 import matplotlib.pyplot as plt# 绘制混合信号 plt.figure(figsize(12, 6)) plt.subplot(2, 2, 1) plt.plot(signal_1, labelSignal 1) plt.title(Original Signal 1) plt.subplot(2, 2, 2) plt.plot(signal_2, labelSignal 2) plt.title(Original Signal 2)# 绘制混合信号 plt.subplot(2, 2, 3) plt.plot(mixed_signals[:, 0], labelMixed Signal 1) plt.title(Mixed Signal 1) plt.subplot(2, 2, 4) plt.plot(mixed_signals[:, 1], labelMixed Signal 2) plt.title(Mixed Signal 2)plt.tight_layout()# 绘制恢复信号 plt.figure(figsize(12, 6)) plt.subplot(2, 1, 1) plt.plot(recovered_signals[:, 0], labelRecovered Signal 1) plt.title(Recovered Signal 1) plt.subplot(2, 1, 2) plt.plot(recovered_signals[:, 1], labelRecovered Signal 2) plt.title(Recovered Signal 2)plt.tight_layout() plt.show()在图形中可以看到原始信号、混合信号以及通过ICA恢复的信号。恢复信号应该与原始信号尽可能接近这就是ICA的目标。通过独立成分分析我们可以从混合信号中分离出原始信号实现了信号的盲源分离。 示例演示了独立成分分析的用途如何准备数据训练模型以及通过图形可视化来理解分离效果。在实际应用中你可以使用不同数量的混合信号和独立成分来执行ICA以满足具体的应用需求。 高斯混合模型 高斯混合模型是一种用于建模多个高斯分布混合在一起的概率模型。 下面是一个关于高斯混合模型的完整示例包括数据准备、模型训练、Python代码和图形展示等等。 数据准备 首先我们需要准备一个包含多个高斯分布的虚拟数据集。 例子中创建一个包含两个高斯分布的数据集。 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.mixture import GaussianMixture# 创建两个高斯分布的虚拟数据集 np.random.seed(0) data1  np.random.normal(0, 1, 200) data2  np.random.normal(5, 1, 200) data  np.concatenate((data1, data2), axis0)# 绘制数据分布 plt.hist(data, bins30, densityTrue, alpha0.5) plt.title(Data Distribution) plt.xlabel(Value) plt.ylabel(Density) plt.show()GMM模型训练 接下来我们将使用Scikit-Learn中的GaussianMixture来拟合GMM模型以对数据进行建模。 # 使用GMM拟合数据 gmm  GaussianMixture(n_components2, random_state0) gmm.fit(data.reshape(-1, 1))绘制GMM模型的图形 我们可以绘制GMM模型对数据的拟合情况以及估计的高斯分布参数。 # 绘制数据分布 plt.hist(data, bins30, densityTrue, alpha0.5, labelData)# 绘制GMM模型的拟合曲线 x  np.linspace(-3, 8, 1000) pdf  np.exp(gmm.scoresamples(x.reshape(-1, 1))) plt.plot(x, pdf, -r, labelGMM)# 绘制每个高斯分布的拟合曲线 for i in range(2):mean  gmm.means[i][0]variance  np.sqrt(gmm.covariances[i][0][0])weight  gmm.weights[i]plt.plot(x, weight * np.exp(-(x - mean)2 / (2 * variance2)) / (np.sqrt(2 * np.pi) * variance),labelfComponent {i1})plt.title(Gaussian Mixture Model Fit) plt.xlabel(Value) plt.ylabel(Density) plt.legend() plt.show()在图中你可以看到原始数据的分布直方图以及GMM模型的拟合曲线。GMM模型通过多个高斯分布的线性组合来拟合数据分布图中还显示了每个高斯分布的拟合曲线包括均值、方差和权重。 这个示例演示了如何使用高斯混合模型来对数据进行建模和拟合以及如何通过图形可视化来理解模型的效果。在实际应用中你可以根据数据的特性和需求选择不同数量的高斯分布成分来建立更复杂的模型。 最后 今天演示了关于scikit-learn在无监督学习方面的使用。后续会出scikit-learn在其他方面的使用大家可以关注起来