Python中的聚类算法简介

发布网友发布时间：2024-08-19 06:43

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热心网友时间：2024-08-22 23:16

在Python的数据科学探索中，无监督学习扮演着重要角色，特别是当我们需要对数据进行分类而非预测时。以披萨连锁店为例，无监督学习可用于客户分群，如将客户划分为大家庭、小家庭、单身和大学生群体，而不需要预测具体订单行为。其中，聚类算法是这类任务的常用工具。

聚类算法中最常见的两种形式是k-means和层次聚类。k-means以随机质心开始，通过迭代优化每个点到最近质心的距离，直至达到收敛。例如，在Python中，我们可以使用scikit-learn库的KMeans函数，如使用k-means ++算法优化初始质心，以提高聚类效果。结果通常以四类簇的形式呈现，如图所示，k-means ++算法能更好地捕捉初始簇的边界。

相比之下，层次聚类则是通过逐个合并距离最近的点，形成递增的簇，直至所有点单独成簇。这种方法生成的树状图（ dendrogram）记录了聚类过程，有助于理解结果。在Python中，scipy.cluster.hierarchy和sklearn.clustering库用于实现层次聚类。虽然两种方法有时结果相似，但层次聚类的优势在于可能提供更准确的结果，但计算成本和复杂性较高。