【scikit-learn基础】--『监督学习』之 空间聚类

本文主要是介绍【scikit-learn基础】--『监督学习』之 空间聚类，对大家解决编程问题具有一定的参考价值，需要的程序猿们随着小编来一起学习吧！

空间聚类算法是数据挖掘和机器学习领域中的一种重要技术。

本篇介绍的基于密度的空间聚类算法的概念可以追溯到1990年代初期。
随着数据量的增长和数据维度的增加，基于密度的算法逐渐引起了研究者的关注。
其中，DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）是最具代表性的算法之一。

基于密度的空间聚类算法在许多领域都有应用，例如图像处理、生物信息学、社交网络分析等。
在图像处理中，该算法可以用于检测图像中的密集区域，用于识别物体或形状。

1. 算法概述

DBSCAN算法的基本思想是，对于给定的数据集，基于数据点的密度进行聚类。
在密度高的区域，数据点更为集中，而密度低的区域数据点较为稀疏。
基于密度的算法能够发现任意形状的簇，并且对噪声有较好的鲁棒性。

算法的核心在于：

1. 定义邻域：对于数据集中的每个点，其邻域是由距离该点在一定半径（通常称为Eps）内的所有点组成的
2. 定义密度：一个点的密度是其邻域内的点的数量。如果一个点的密度超过某个阈值（通常称为MinPts），则该点被视为核心点
3. 寻找簇：从每个核心点出发，找到所有密度可达的点，即这些点通过一系列核心点可以与该核心点相连，这些点形成一个簇
4. 标记噪声点：不属于任何簇的点被标记为噪声点

2. 创建样本数据

下面，创建三种不同的样本数据，来测试DBSCAN的聚类效果。

from sklearn.datasets import make_blobs, make_moons, make_circles

fig, axes = plt.subplots(nrows=1, ncols=3)
fig.set_size_inches((9, 3))

X_moon, y_moon = make_moons(noise=0.05, n_samples=1000)
axes[0].scatter(
    X_moon[:, 0],
    X_moon[:, 1],
    marker="o",
    c=y_moon,
    s=25,
    cmap=plt.cm.spring,
)

X_circle, y_circle = make_circles(noise=0.05, factor=0.5, n_samples=1000)
axes[1].scatter(
    X_circle[:, 0],
    X_circle[:, 1],
    marker="o",
    c=y_circle,
    s=25,
    cmap=plt.cm.winter,
)

X_blob, y_blob = make_blobs(n_samples=1000, centers=3)
axes[2].scatter(
    X_blob[:, 0],
    X_blob[:, 1],
    marker="o",
    c=y_blob,
    s=25,
    cmap=plt.cm.autumn,
)

plt.show()

3. 模型训练

用scikit-learn的DBSCAN模型来训练，这个模型主要的参数有两个：

1. eps (eps)：这个参数表示邻域的大小，或者说是邻域的半径。具体来说，对于数据集中的每个点，其 eps-邻域包含了所有与该点的距离小于或等于 eps 的点。
2. min_samples (minPts)：在给定 eps-邻域内，一个点需要有多少个邻居才能被视为核心点。

通过调节这2个参数，基于上面创建的样本数据，训练效果如下：

from sklearn.cluster import DBSCAN

# 定义
regs = [
    DBSCAN(min_samples=2, eps=0.1),
    DBSCAN(min_samples=2, eps=0.2),
    DBSCAN(min_samples=3, eps=2),
]

# 训练模型
regs[0].fit(X_moon, y_moon)
regs[1].fit(X_circle, y_circle)
regs[2].fit(X_blob, y_blob)

fig, axes = plt.subplots(nrows=1, ncols=3)
fig.set_size_inches((9, 3))

# 绘制聚类之后的结果
axes[0].scatter(
    X_moon[:, 0],
    X_moon[:, 1],
    marker="o",
    c=regs[0].labels_,
    s=25,
    cmap=plt.cm.spring,
)

axes[1].scatter(
    X_circle[:, 0],
    X_circle[:, 1],
    marker="o",
    c=regs[1].labels_,
    s=25,
    cmap=plt.cm.winter,
)

axes[2].scatter(
    X_blob[:, 0],
    X_blob[:, 1],
    marker="o",
    c=regs[2].labels_,
    s=25,
    cmap=plt.cm.autumn,
)

plt.show()

针对3种不同的样本数据，调节参数之后，聚类的效果还不错。
感兴趣的话，可以试试修改上面代码中的DBSCAN定义部分的参数：

# 定义
regs = [
    DBSCAN(min_samples=2, eps=0.1),
    DBSCAN(min_samples=2, eps=0.2),
    DBSCAN(min_samples=3, eps=2),
]

调节不同的 min_sample和eps，看看不同的聚类效果。

4. 总结

总的来说，基于密度的空间聚类算法是一种强大的工具，能够从数据中提取有价值的信息。
但是，如同所有的算法一样，它也有其局限性，需要在合适的应用场景中使用，才能达到最佳的效果。

它的优势主要在于：

1. 能够发现任意形状的簇
2. 对噪声和异常值有较好的鲁棒性
3. 不需要提前知道簇的数量

不足之处则在于：

1. 对于高维数据，密度计算可能会变得非常复杂和计算量大
2. 算法的性能高度依赖于密度阈值的选择
3. 在处理密度变化较大的数据时可能效果不佳

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