說明

1、如果數據集是高維度的，選擇譜聚類是子空間的一種。

2、如果數據量是中小型的，比如在100W條以內，K均值會是更好的選擇；如果數據量超過100W條，可以考慮使用MiniBatchKMeans。

3、如果數據集中有噪聲(離群點)，使用基于密度的DBSCAN可以有效解決這個問題。

4、若追求更高的分類準確性，則選擇譜聚類比K均值準確性更好。

實例

import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt # 數據準備raw_data = np.loadtxt(’./pythonlearn/cluster.txt’) # 導入數據文件X = raw_data[:, :-1] # 分割要聚類的數據y_true = raw_data[:, -1] print(X)

知識點擴充：

聚類算法

有許多類型的聚類算法。許多算法在特征空間中的示例之間使用相似度或距離度量，以發現密集的觀測區域。因此，在使用聚類算法之前，擴展數據通常是良好的實踐。

聚類分析的所有目標的核心是被群集的各個對象之間的相似程度（或不同程度）的概念。聚類方法嘗試根據提供給對象的相似性定義對對象進行分組。

一些聚類算法要求您指定或猜測數據中要發現的群集的數量，而另一些算法要求指定觀測之間的最小距離，其中示例可以被視為“關閉”或“連接”。因此，聚類分析是一個迭代過程，在該過程中，對所識別的群集的主觀評估被反饋回算法配置的改變中，直到達到期望的或適當的結果。scikit-learn 庫提供了一套不同的聚類算法供選擇。下面列出了10種比較流行的算法：

親和力傳播 聚合聚類 BIRCH DBSCAN K-均值 Mini-Batch K-均值 Mean Shift OPTICS 光譜聚類 高斯混合

每個算法都提供了一種不同的方法來應對數據中發現自然組的挑戰。沒有最好的聚類算法，也沒有簡單的方法來找到最好的算法為您的數據沒有使用控制實驗。在本教程中，我們將回顧如何使用來自 scikit-learn 庫的這10個流行的聚類算法中的每一個。這些示例將為您復制粘貼示例并在自己的數據上測試方法提供基礎。我們不會深入研究算法如何工作的理論，也不會直接比較它們。讓我們深入研究一下。

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