Pythonday17

@浙大疏锦行 Python day17.

内容：

• 无监督聚类算法，类似与特征工程，引入新的特征（类别），也可以引入到分类边界的距离等作为新的特征。
• 常见聚类算法：kmeans聚类、dbscan聚类、层次聚类，具体的算法思想不在此详细叙述
• 聚类效果评估指标：轮廓系数、CH指数以及DB指数
• 聚类前需要标准化数据，聚类后可以进行可视化（t-sne或者pca）

代码：

• Kmeans

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.decomposition import PCA
from sklearn.metrics import silhouette_score, calinski_harabasz_score, davies_bouldin_score
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns# 评估不同 k 值下的指标
k_range = range(2, 11)  # 测试 k 从 2 到 10
inertia_values = []
silhouette_scores = []
ch_scores = []
db_scores = []for k in k_range:kmeans = KMeans(n_clusters=k, random_state=42)kmeans_labels = kmeans.fit_predict(X_scaled)inertia_values.append(kmeans.inertia_)  # 惯性（肘部法则）silhouette = silhouette_score(X_scaled, kmeans_labels)  # 轮廓系数silhouette_scores.append(silhouette)ch = calinski_harabasz_score(X_scaled, kmeans_labels)  # CH 指数ch_scores.append(ch)db = davies_bouldin_score(X_scaled, kmeans_labels)  # DB 指数db_scores.append(db)print(f"k={k}, 惯性: {kmeans.inertia_:.2f}, 轮廓系数: {silhouette:.3f}, CH 指数: {ch:.2f}, DB 指数: {db:.3f}")# 绘制评估指标图
plt.figure(figsize=(15, 10))# 肘部法则图（Inertia）
plt.subplot(2, 2, 1)
plt.plot(k_range, inertia_values, marker='o')
plt.title('肘部法则确定最优聚类数 k（惯性，越小越好）')
plt.xlabel('聚类数 (k)')
plt.ylabel('惯性')
plt.grid(True)# 轮廓系数图
plt.subplot(2, 2, 2)
plt.plot(k_range, silhouette_scores, marker='o', color='orange')
plt.title('轮廓系数确定最优聚类数 k（越大越好）')
plt.xlabel('聚类数 (k)')
plt.ylabel('轮廓系数')
plt.grid(True)# CH 指数图
plt.subplot(2, 2, 3)
plt.plot(k_range, ch_scores, marker='o', color='green')
plt.title('Calinski-Harabasz 指数确定最优聚类数 k（越大越好）')
plt.xlabel('聚类数 (k)')
plt.ylabel('CH 指数')
plt.grid(True)# DB 指数图
plt.subplot(2, 2, 4)
plt.plot(k_range, db_scores, marker='o', color='red')
plt.title('Davies-Bouldin 指数确定最优聚类数 k（越小越好）')
plt.xlabel('聚类数 (k)')
plt.ylabel('DB 指数')
plt.grid(True)plt.tight_layout()
plt.show()

• dbscan

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.cluster import DBSCAN
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.decomposition import PCA
from sklearn.metrics import silhouette_score, calinski_harabasz_score, davies_bouldin_score
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns# 评估不同 eps 和 min_samples 下的指标
# eps这个参数表示邻域的半径，min_samples表示一个点被认为是核心点所需的最小样本数。
# min_samples这个参数表示一个核心点所需的最小样本数。eps_range = np.arange(0.3, 0.8, 0.1)  # 测试 eps 从 0.3 到 0.7
min_samples_range = range(3, 8)  # 测试 min_samples 从 3 到 7
results = []for eps in eps_range:for min_samples in min_samples_range:dbscan = DBSCAN(eps=eps, min_samples=min_samples)dbscan_labels = dbscan.fit_predict(X_scaled)# 计算簇的数量（排除噪声点 -1）n_clusters = len(np.unique(dbscan_labels)) - (1 if -1 in dbscan_labels else 0)# 计算噪声点数量n_noise = list(dbscan_labels).count(-1)# 只有当簇数量大于 1 且有有效簇时才计算评估指标if n_clusters > 1:# 排除噪声点后计算评估指标mask = dbscan_labels != -1if mask.sum() > 0:  # 确保有非噪声点silhouette = silhouette_score(X_scaled[mask], dbscan_labels[mask])ch = calinski_harabasz_score(X_scaled[mask], dbscan_labels[mask])db = davies_bouldin_score(X_scaled[mask], dbscan_labels[mask])results.append({'eps': eps,'min_samples': min_samples,'n_clusters': n_clusters,'n_noise': n_noise,'silhouette': silhouette,'ch_score': ch,'db_score': db})print(f"eps={eps:.1f}, min_samples={min_samples}, 簇数: {n_clusters}, 噪声点: {n_noise}, "f"轮廓系数: {silhouette:.3f}, CH 指数: {ch:.2f}, DB 指数: {db:.3f}")else:print(f"eps={eps:.1f}, min_samples={min_samples}, 簇数: {n_clusters}, 噪声点: {n_noise}, 无法计算评估指标")# 将结果转为 DataFrame 以便可视化和选择参数
results_df = pd.DataFrame(results)

• 层次聚类

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.cluster import AgglomerativeClustering
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.decomposition import PCA
from sklearn.metrics import silhouette_score, calinski_harabasz_score, davies_bouldin_score
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns# 标准化数据
scaler = StandardScaler()
X_scaled = scaler.fit_transform(X)# 评估不同 n_clusters 下的指标
n_clusters_range = range(2, 11)  # 测试簇数量从 2 到 10
silhouette_scores = []
ch_scores = []
db_scores = []for n_clusters in n_clusters_range:agglo = AgglomerativeClustering(n_clusters=n_clusters, linkage='ward')  # 使用 Ward 准则合并簇agglo_labels = agglo.fit_predict(X_scaled)# 计算评估指标silhouette = silhouette_score(X_scaled, agglo_labels)ch = calinski_harabasz_score(X_scaled, agglo_labels)db = davies_bouldin_score(X_scaled, agglo_labels)silhouette_scores.append(silhouette)ch_scores.append(ch)db_scores.append(db)print(f"n_clusters={n_clusters}, 轮廓系数: {silhouette:.3f}, CH 指数: {ch:.2f}, DB 指数: {db:.3f}")# 绘制评估指标图
plt.figure(figsize=(15, 5))# 轮廓系数图
plt.subplot(1, 3, 1)
plt.plot(n_clusters_range, silhouette_scores, marker='o')
plt.title('轮廓系数确定最优簇数（越大越好）')
plt.xlabel('簇数量 (n_clusters)')
plt.ylabel('轮廓系数')
plt.grid(True)# CH 指数图
plt.subplot(1, 3, 2)
plt.plot(n_clusters_range, ch_scores, marker='o')
plt.title('Calinski-Harabasz 指数确定最优簇数（越大越好）')
plt.xlabel('簇数量 (n_clusters)')
plt.ylabel('CH 指数')
plt.grid(True)# DB 指数图
plt.subplot(1, 3, 3)
plt.plot(n_clusters_range, db_scores, marker='o')
plt.title('Davies-Bouldin 指数确定最优簇数（越小越好）')
plt.xlabel('簇数量 (n_clusters)')
plt.ylabel('DB 指数')
plt.grid(True)plt.tight_layout()
plt.show()