Sklearn.cluster 详解

一、Sklearn.cluster 模块是什么

Sklearn.cluster 是 Scikit-learn 库的一个聚类模块，提供了一些经典的聚类算法，比如 K-means、DBSCAN、谱聚类等，可以帮助用户实现聚类分析，更好地理解数据。

二、Sklearn.cluster 的安装和使用

Sklearn.cluster 可以通过 pip 安装，安装命令如下：

pip install -U scikit-learn

安装后，可以在代码中通过 import 来引入 Sklearn.cluster：

import sklearn.cluster

三、Sklearn.cluster.dbscan 使用

DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise) 是一种基于密度的聚类算法。虽然其无需事先指定聚类簇数，但是需要事先指定两个参数：eps 和 min_samples。下面我们以鸢尾花数据集为例，介绍如何使用 DBSCAN 算法进行聚类：

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

iris = load_iris()
X = iris.data

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

# 打印聚类结果
print(dbscan.labels_)

上述代码指定了 eps=0.4 和 min_samples=5 两个参数，然后使用 DBSCAN 对鸢尾花数据集进行聚类。最后打印出了聚类结果 labels_，其中 -1 代表噪点，其余数值代表所属聚类簇的标签。

四、Sklearn.cluster 库模块及函数

Sklearn.cluster 库提供了很多聚类算法的实现，下面我们简单介绍几个常用的聚类算法模块和函数：

• K-means 算法：sklearn.cluster.KMeans
• DBSCAN 算法：sklearn.cluster.DBSCAN
• 谱聚类算法：sklearn.cluster.SpectralClustering
• 层次聚类算法：sklearn.cluster.AgglomerativeClustering

五、Sklearn.cluster 常用聚类算法：K-means

K-means 算法是一种迭代算法，其将数据分为 k 类，每一类都由一个聚类中心来代表。下面是 K-means 算法的一个简单实例：

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

# 制造聚类数据集
X, y = make_blobs(random_state=1)

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

# 打印聚类结果
print(kmeans.labels_)

上述代码制造了一个聚类数据集，指定要将数据分类为 3 类，然后使用 K-means 进行聚类。最后打印出了聚类结果 labels_。

六、Sklearn.cluster.KMeans 参数

KMeans 类的主要参数如下：

• n_clusters：聚类数
• init：初始化聚类中心的方法
• n_init：运行 K-means 算法的次数，以选择最佳的聚类中心
• max_iter：单次运行 K-means 算法的最大迭代次数
• tol：收敛阈值

七、Sklearn.cluster.KMeans 官网

Sklearn.cluster.KMeans 的官网文档可以在 Scikit-learn 官网中查看：https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.cluster.KMeans.html

八、Sklearn.cluster 模块的安装

Scikit-learn 库可以通过 pip 安装，安装命令如下：

pip install -U scikit-learn

九、Sklearn.cluster 的用法

Sklearn.cluster 提供了多个经典的聚类算法，可以根据用户的需求选择适合的算法进行数据聚类。除了 K-means、DBSCAN、谱聚类等，还有层次聚类、凝聚聚类等算法，可以更好地理解数据。