层次聚类(hierarchical clustering)可在不同层次上对数据集进行划分,形成树状的聚类结构。AggregativeClustering是一种常用的层次聚类算法。
??其原理是:最初将每个对象看成一个簇,然后将这些簇根据某种规则被一步步合并,就这样不断合并直到达到预设的簇类个数。这里的关键在于:如何计算聚类簇之间的距离?
??由于每个簇就是一个集合,因此需要给出集合之间的距离。给定聚类簇Ci,CjCi,Cj,有如下三种距离:
- 最小距离:
dmin(Ci,Cj)=minx? i∈Ci,x? j∈Cjdistance(x? i,x? j)dmin(Ci,Cj)=minx→i∈Ci,x→j∈Cjdistance(x→i,x→j)
它是两个簇的样本对之间距离的最小值。
- 最大距离:
dmax(Ci,Cj)=maxx? i∈Ci,x? j∈Cjdistance(x? i,x? j)dmax(Ci,Cj)=maxx→i∈Ci,x→j∈Cjdistance(x→i,x→j)
它是两个簇的样本对之间距离的最大值。
- 平均距离:
davg(Ci,Cj)=1|Ci||Cj|∑x? i∈Ci∑x? j∈Cjdistance(x? i,x? j)davg(Ci,Cj)=1|Ci||Cj|∑x→i∈Ci∑x→j∈Cjdistance(x→i,x→j)
它是两个簇的样本对之间距离的平均值。
??当该算法的聚类簇采用dmindmin时,称为单链接single-linkage算法,当该算法的聚类簇采用dmaxdmax时,称为单链接complete-linkage算法,当该算法的聚类簇采用davgdavg时,称为单链接average-linkage算法。
??下面给出算法:
- 输入:
- 数据集D=D={x? 1,x? 2,...,x? Nx→1,x→2,...,x→N}
- 聚类簇距离度量函数
- 聚类簇数量KK
- 输出:簇划分C=C={C1,C2,...,CKC1,C2,...,CK}
- 算法步骤如下:
- 初始化:将每个样本都作为一个簇
Ci=[x? i],i=1,2,...,NCi=[x→i],i=1,2,...,N
- 迭代:终止条件为聚类簇的数量为K。迭代过程如下:
- 计算聚类簇之间的距离,找出距离最近的两个簇,将这两个簇合并。
- 计算聚类簇之间的距离,找出距离最近的两个簇,将这两个簇合并。
Python实战
??AgglomerativeClustering是scikit-learn提供的层级聚类算法模型,其原型为: - 初始化:将每个样本都作为一个簇
class sklearn.cluster.AgglomerativeClustering(n_clusters=2, affinity=’euclidean’, memory=None, connectivity=None, compute_full_tree=’auto’, linkage=’ward’, pooling_func=<function mean>)
- 1
参数
- n_clusters:一个整数,指定分类簇的数量
- connectivity:一个数组或者可调用对象或者None,用于指定连接矩阵
- affinity:一个字符串或者可调用对象,用于计算距离。可以为:’euclidean’,’l1’,’l2’,’mantattan’,’cosine’,’precomputed’,如果linkage=’ward’,则affinity必须为’euclidean’
- memory:用于缓存输出的结果,默认为不缓存
- n_components:在 v-0.18中移除
- compute_full_tree:通常当训练了n_clusters后,训练过程就会停止,但是如果compute_full_tree=True,则会继续训练从而生成一颗完整的树
- linkage:一个字符串,用于指定链接算法
- ‘ward’:单链接single-linkage,采用dmindmin
- ‘complete’:全链接complete-linkage算法,采用dmaxdmax
- ‘average’:均连接average-linkage算法,采用davgdavg
- pooling_func:一个可调用对象,它的输入是一组特征的值,输出是一个数
属性
- labels:每个样本的簇标记
- n_leaves_:分层树的叶节点数量
- n_components:连接图中连通分量的估计值
- children:一个数组,给出了每个非节点数量
方法
- fit(X[,y]):训练样本
- fit_predict(X[,y]):训练模型并预测每个样本的簇标记
from sklearn import cluster
from sklearn.metrics import adjusted_rand_score
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.datasets.samples_generator import make_blobs
"""
产生数据
"""
def create_data(centers,num=100,std=0.7):
X,labels_true = make_blobs(n_samples=num,centers=centers, cluster_std=std)
return X,labels_true
"""
数据作图
"""
def plot_data(*data):
X,labels_true=data
labels=np.unique(labels_true)
fig=plt.figure()
ax=fig.add_subplot(1,1,1)
colors=‘rgbycm‘
for i,label in enumerate(labels):
position=labels_true==label
ax.scatter(X[position,0],X[position,1],label="cluster %d"%label),
color=colors[i%len(colors)]
ax.legend(loc="best",framealpha=0.5)
ax.set_xlabel("X[0]")
ax.set_ylabel("Y[1]")
ax.set_title("data")
plt.show()
- 1
- 2
- 3
- 4
- 5
- 6
- 7
- 8
- 9
- 10
- 11
- 12
- 13
- 14
- 15
- 16
- 17
- 18
- 19
- 20
- 21
- 22
- 23
- 24
- 25
- 26
- 27
- 28
- 29
- 30
- 31
- 32
- 33
这里写代码片
"""
测试函数
"""
def test_AgglomerativeClustering(*data):
X,labels_true=data
clst=cluster.AgglomerativeClustering()
predicted_labels=clst.fit_predict(X)
print("ARI:%s"% adjusted_rand_score(labels_true, predicted_labels))
"""
考察簇的数量对于聚类效果的影响
"""
def test_AgglomerativeClustering_nclusters(*data):
X,labels_true=data
nums=range(1,50)
ARIS=[]
for num in nums:
clst=cluster.AgglomerativeClustering(n_clusters=num)
predicted_lables=clst.fit_predict(X)
ARIS.append(adjusted_rand_score(labels_true, predicted_lables))
fig=plt.figure()
ax=fig.add_subplot(1,1,1)
ax.plot(nums,ARIS,marker="+")
ax.set_xlabel("n_clusters")
ax.set_ylabel("ARI")
fig.suptitle("AgglomerativeClustering")
plt.show()
"""
考察链接方式对聚类结果的影响
"""
def test_agglomerativeClustering_linkage(*data):
X,labels_true=data
nums=range(1,50)
fig=plt.figure()
ax=fig.add_subplot(1,1,1)
linkages=[‘ward‘,‘complete‘,‘average‘]
markers="+o*"
for i,linkage in enumerate(linkages):
ARIs=[]
for num in nums:
clst=cluster.AgglomerativeClustering(n_clusters=num,linkage=linkage)
predicted_labels=clst.fit_predict(X)
ARIs.append(adjusted_rand_score(labels_true, predicted_labels))
ax.plot(nums,ARIs,marker=markers[i],label="linkage:%s"%linkage)
ax.set_xlabel("n_clusters")
ax.set_ylabel("ARI")
ax.legend(loc="best")
fig.suptitle("AgglomerativeClustering")
plt.show()
centers=[[1,1],[2,2],[1,2],[10,20]]
X,labels_true=create_data(centers, 1000, 0.5)
test_AgglomerativeClustering(X,labels_true)
plot_data(X,labels_true)
test_AgglomerativeClustering_nclusters(X,labels_true)
test_agglomerativeClustering_linkage(X,labels_true)
- 1
- 2
- 3
- 4
- 5
- 6
- 7
- 8
- 9
- 10
- 11
- 12
- 13
- 14
- 15
- 16
- 17
- 18
- 19
- 20
- 21
- 22
- 23
- 24
- 25
- 26
- 27
- 28
- 29
- 30
- 31
- 32
- 33
- 34
- 35
- 36
- 37
- 38
- 39
- 40
- 41
- 42
- 43
- 44
- 45
- 46
- 47
- 48
- 49
- 50
- 51
- 52
- 53
- 54
- 55
- 56
- 57
- 58
- 59
可以看到当n_clusters=4时,ARI指数最大,因为确实是从四个中心点产生的四个簇。
- 1
- 2
可以看到,三种链接方式随分类簇的数量的总体趋势相差无几。但是单链接方式ward的峰值最大
原文地址:https://www.cnblogs.com/jfdwd/p/9251242.html