如何在Python中使用支持向量聚类技术?

2023-06-06 10:30:28 支持 向量 如何在

支持向量聚类(Support Vector Clustering, SVC)是一种基于支持向量机(Support Vector Machine, SVM)的非监督学习算法,能够在无标签数据集中实现聚类。Python是一种流行的编程语言,具有丰富的机器学习库和工具包。本文将介绍如何在Python中使用支持向量聚类技术。

一、支持向量聚类的原理

SVC基于一组支持向量,通过寻找最小的超球面将数据集分成不同的簇。支持向量机是一种有监督学习算法,底层使用了核函数对决策边界进行非线性转换。支持向量聚类通过将支持向量机的性质应用于聚类,却不需要标签信息,可以通过优化空间流形或核密度的方式,使得超球面的半径最小化同时把训练样本点按空间流形进行聚类。

二、使用Python进行支持向量聚类

在Python中,可以使用scikit-learn库来实现SVC。以下是实现支持向量聚类的基本步骤:

1.导入必要的库和数据集

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.cluster import SpectralClustering
from sklearn.datasets import make_blobs
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
import matplotlib.pyplot as plt

#使用make_blobs生成随机数据集
X, y = make_blobs(n_samples=300, centers=4, cluster_std=0.60, random_state=0)
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1])
plt.show()

2.数据标准化

#标准化数据
scaler = StandardScaler()
X = scaler.fit_transform(X)
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1])
plt.show()

3.使用支持向量聚类算法进行聚类

#使用支持向量聚类
spectral = SpectralClustering(n_clusters=4, gamma=1)
spectral.fit(X)
y_pred = spectral.labels_.astype(np.int)

#可视化聚类结果
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y_pred)
plt.show()

三、支持向量聚类的应用

支持向量聚类可用于无标签数据集中的聚类。在文本聚类、图像聚类、电话记录聚类等领域,支持向量聚类均有应用。支持向量聚类最常用于图像分割,因为许多图像都是高维稀疏特征,可以通过使用SVC算法来发现图像中的不同对象和形状。

在本文介绍的示例中,通过生成随机的数据集,使用SpectralClustering算法实现了聚类,可以看到四个簇点的分布关系较明显。

四、小结

本文介绍了如何在Python中使用支持向量聚类算法,包括数据集的导入、数据标准化和支持向量聚类的实现过程。支持向量聚类可用于无标签数据集中的聚类,在文本聚类、图像聚类、电话记录聚类等领域,均有应用。通过实践支持向量聚类技术,能够更好地理解其原理和应用场景,帮助进一步深入学习和使用机器学习算法。

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