要求

编程如下数据聚类：双层正方形

导库与全局设置

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from sklearn.cluster import KMeans, DBSCAN

  

 

  
1
  
2
  
3
 

plt.rcParams['font.sans-serif'] = ["SimHei"]
plt.rcParams["axes.unicode_minus"] = False

  

 

  
1
  
2
 

生成双层正方形数据

a = np.arange(1, 10, 0.01)
b = np.arange(3, 8, 0.01)
w = np.zeros((5600, 3))
# 外层正方形点
w[:900, 0] = a
w[:900, 1] = 1
w[900:1800, 0] = 1
w[900:1800, 1] = a
w[1800:2700, 0] = a
w[1800:2700, 1] = 10
w[2700:3600, 0] = 10
w[2700:3600, 1] = a
# 内层正方形点
w[3600:4100, 0] = b
w[3600:4100, 1] = 3
w[4100:4600, 0] = 3
w[4100:4600, 1] = b
w[4600:5100, 0] = b
w[4600:5100, 1] = 8
w[5100:, 0] = 8
w[5100:, 1] = b
w[3600:, 2] = 1

  

 

  
1
  
2
  
3
  
4
  
5
  
6
  
7
  
8
  
9
  
10
  
11
  
12
  
13
  
14
  
15
  
16
  
17
  
18
  
19
  
20
  
21
  
22
 

K-Means 聚类

参数说明

n_clusters:聚类个数

random_state：控制参数随机性

cluster = KMeans(n_clusters=2, random_state=0)
y = cluster.fit_predict(w)

  

 

  
1
  
2
 

colors = ['black', 'red']
plt.figure(figsize=(15, 15))
plt.subplot(2, 2, 1)
for i in range(len(w)):
    plt.scatter(w[i][0], w[i][1], color=colors[int(w[i][2])])
    plt.title("原始数据")
plt.subplot(2, 2, 2)
for i in range(len(y)):
    plt.scatter(w[i][0],  w[i][1], color=colors[y[i]])
    plt.title("聚类后数据")

  

 

  
1
  
2
  
3
  
4
  
5
  
6
  
7
  
8
  
9
  
10
 

DBSCAN 聚类

参数说明

eps：ϵ-邻域的距离阈值，和样本距离超过ϵ的样本点不在ϵ-邻域内，默认值是0.5。

min_samples：形成高密度区域的最小点数。作为核心点的话邻域(即以其为圆心，eps为半径的圆，含圆上的点)中的最小样本数(包括点本身)。

若y=-1，则为异常点。

由于DBSCAN生成的类别不确定，因此定义一个函数用来筛选出符合指定类别的最合适的参数。

合适的标准是异常点个数最少。

# 筛选参数
def search_best_parameter(N_clusters, X):
    min_outliners = 999
    best_eps = 0
    best_min_samples = 0
    # 迭代不同的eps值
    for eps in np.arange(0.001, 1, 0.05):
        # 迭代不同的min_samples值
        for min_samples in range(2, 10):
            dbscan = DBSCAN(eps=eps, min_samples=min_samples)
            # 模型拟合
            y = dbscan.fit_predict(X)
            # 统计各参数组合下的聚类个数（-1表示异常点）
            if len(np.argwhere(y == -1)) == 0:
                n_clusters = len(np.unique(y))
            else:
                n_clusters = len(np.unique(y)) - 1
            # 异常点的个数
            outliners = len([i for i in y if i == -1])
            if outliners < min_outliners and n_clusters == N_clusters:
                min_outliners = outliners
                best_eps = eps
                best_min_samples = min_samples
    return best_eps, best_min_samples

  

 

  
1
  
2
  
3
  
4
  
5
  
6
  
7
  
8
  
9
  
10
  
11
  
12
  
13
  
14
  
15
  
16
  
17
  
18
  
19
  
20
  
21
  
22
  
23
  
24
 

eps, min_samples = search_best_parameter(2, w)
dbscan = DBSCAN(eps=eps, min_samples=min_samples)
y = dbscan.fit_predict(w)

  

 

  
1
  
2
  
3
 

colors = ['black', 'red']
plt.figure(figsize=(15, 15))
plt.subplot(2, 2, 1)
for i in range(len(w)):
    plt.scatter(w[i][0], w[i][1], color=colors[int(w[i][2])])
    plt.title("原始数据")
plt.subplot(2, 2, 2)
for i in range(len(y)):
    plt.scatter(w[i][0],  w[i][1], color=colors[y[i]])
    plt.title("聚类后数据")

  

 

  
1
  
2
  
3
  
4
  
5
  
6
  
7
  
8
  
9
  
10
 

总结

对于双层正方形数据来说，K-Means聚类方法不适合进行聚类，而采用DBSCAN方法可以取得较好的效果。

文章来源: zstar.blog.csdn.net，作者：zstar-_，版权归原作者所有，如需转载，请联系作者。

原文链接：zstar.blog.csdn.net/article/details/125573637