一、sklearn聚类算法
聚类算法是一种机器学习算法，常见的sklearn聚类算法有KMeans、DBSCAN、层次聚类、高斯混合聚类等。其中，KMeans是最常用的一种聚类算法，也是sklearn中最基本的聚类算法之一。
from sklearn.cluster import KMeans
# 创建一个聚类器对象，参数n_clusters代表聚类的个数
kmeans = KMeans(n_clusters=3)
# 聚类
kmeans.fit(X)
二、sklearn数据集
sklearn中提供了一些经常被用来测试分类算法和聚类算法的数据集，例如鸢尾花数据集、手写数字数据集等。对于初学者来说，这些数据集可以用来快速地了解分类和聚类算法的基本使用。
from sklearn.datasets import load_iris
# 加载鸢尾花数据集
iris = load_iris()
# 获取数据集的特征和标签
X = iris.data
y = iris.target
三、sklearn聚类方法
sklearn中提供了多种聚类方法，包括KMeans、DBSCAN、层次聚类、高斯混合聚类等。这些聚类方法在聚类方式、聚类效果和使用方法上都有一定的区别。
# 使用KMeans聚类
from sklearn.cluster import KMeans
kmeans = KMeans(n_clusters=3)
kmeans.fit(X)
# 使用DBSCAN聚类
from sklearn.cluster import DBSCAN
dbscan = DBSCAN(eps=0.5, min_samples=5)
dbscan.fit(X)
四、sklearn聚类评价指标
在聚类中，我们常常需要评价聚类效果的好坏。常见的评价指标有轮廓系数（silhouette coefficient）、Calinski-Harabasz指数和Davies-Bouldin指数等。
# 使用轮廓系数评价KMeans聚类效果
from sklearn.metrics import silhouette_score
score = silhouette_score(X, kmeans.labels_, metric='euclidean')
print(score)
五、sklearn聚类分析
对于得到的聚类结果，我们需要进行可视化分析。sklearn中提供了多种可视化方法，例如利用t-SNE降维和PCA降维将高维数据可视化。
# 利用t-SNE可视化聚类效果
from sklearn.manifold import TSNE
import matplotlib.pyplot as plt
# 将高维数据降维到2维
tsne = TSNE(n_components=2, init='pca', random_state=501)
X_tsne = tsne.fit_transform(X)
# 绘制聚类效果图
plt.scatter(X_tsne[:, 0], X_tsne[:, 1], c=kmeans.labels_)
plt.show()
六、sklearn聚类实例
下面通过一个实际的案例来应用sklearn的聚类算法，对红酒进行聚类。
# 加载红酒数据集
from sklearn.datasets import load_wine
wine = load_wine()
# 使用KMeans聚类
from sklearn.cluster import KMeans
kmeans = KMeans(n_clusters=3)
kmeans.fit(wine.data)
# 可视化聚类结果
from sklearn.manifold import TSNE
import matplotlib.pyplot as plt
# 将高维数据降维到2维
tsne = TSNE(n_components=2, init='pca', random_state=501)
wine_tsne = tsne.fit_transform(wine.data)
# 绘制聚类效果图
plt.scatter(wine_tsne[:, 0], wine_tsne[:, 1], c=kmeans.labels_)
plt.show()
七、sklearn聚类代码
下面是一个完整的聚类代码示例，包括对数据的加载、标准化、聚类、聚类效果评估和可视化等。
# 加载数据集
from sklearn.datasets import load_iris
iris = load_iris()
# 标准化数据
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
X = StandardScaler().fit_transform(iris.data)
# 使用KMeans聚类
from sklearn.cluster import KMeans
kmeans = KMeans(n_clusters=3)
kmeans.fit(X)
# 使用轮廓系数评价聚类效果
from sklearn.metrics import silhouette_score
score = silhouette_score(X, kmeans.labels_, metric='euclidean')
print("轮廓系数:", score)
# 使用t-SNE可视化聚类效果
from sklearn.manifold import TSNE
import matplotlib.pyplot as plt
# 将高维数据降维到2维
tsne = TSNE(n_components=2, init='pca', random_state=501)
X_tsne = tsne.fit_transform(X)
# 绘制聚类效果图
plt.scatter(X_tsne[:, 0], X_tsne[:, 1], c=kmeans.labels_)
plt.show()
八、sklearn聚类中心
在kmeans聚类算法中，聚类中心是聚类的核心，所有数据点都将根据它们与聚类中心之间的距离来进行聚类。
# 获取聚类中心
centers = kmeans.cluster_centers_
# 绘制聚类中心
plt.scatter(X_tsne[:, 0], X_tsne[:, 1], c=kmeans.labels_)
plt.scatter(centers[:, 0], centers[:, 1], c='r', s=120, marker='s')
plt.show()
九、sklearn聚类基于分层的聚类算法
分层聚类是一种聚类方法，它将数据点分为多个层次，并将同一层次中的数据点分为一个簇。sklearn中的分层聚类包括凝聚层次聚类和分裂层次聚类。
# 使用凝聚层次聚类
from sklearn.cluster import AgglomerativeClustering
agg = AgglomerativeClustering(n_clusters=3)
agg.fit(X)
# 可视化聚类结果
plt.scatter(X_tsne[:, 0], X_tsne[:, 1], c=agg.labels_)
plt.show()
十、sklearn聚类之前要标准化吗
在使用聚类算法之前，我们通常需要标准化数据，以保证各特征之间的差异对聚类结果的影响减小。由于聚类算法通常是基于距离计算的，因此数据中不同特征的量纲和范围可能会影响聚类结果。
# 数据标准化
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
X = StandardScaler().fit_transform(X)
