知识分享之Python——sklearn中K-means聚类算法输出各个簇中包含的样本数据 背景 日常我们开发时，我们会遇到各种各样的奇奇怪怪的问题（踩坑o(╯□╰)o），这个常见问题系列就是我日常遇到的一些问题的记录文章系列...开发环境 系统：windows10 版本：Python3 内容 本节分享一个在sklearn中使用聚类算法时，比较常用的输出工具，输出各个簇中包含的样本数据，以下是其具体的实现方式：...kmeans_model = KMeans(init="k-means++",n_clusters=t) kmeans_model.fit(tf_matrix) # 训练是t簇...，指定数据源 # 输出各个簇中包含的样本数据 labels = kmeans_model.predict(tf_matrix) clusters
一个好的划分的一般准备是：同一个簇中的对象尽可能相互接近或相关，而不同的簇中的对象尽可能远离或不同。还有许多评判划分质量的其他准则。传统的划分方法可以扩展到子空间聚类，而不是搜索整个数据空间。...代表算法有： “ a.CURE：采用抽样技术先对数据集D随机抽取样本，再采用分区技术对样本进行分区，然后对每个分区局部聚类，最后对局部聚类进行全局聚类。 ...因此，每一个最小处理单元数据之间都会有一个度量表达，这就确保了数据的局部特性比较易于处理。图论聚类法是以样本数据的局域连接特征作为聚类的主要信息源，因而其主要优点是易于处理局部数据的特性。 ?...而基于神经网络方案的聚类算法又有：自组织神经网络SOM，该方法的基本思想是--由外界输入不同的样本到人工的自组织映射网络中，一开始时，输入样本引起输出兴奋细胞的位置各不相同，但自组织后会形成一些细胞群，...将用于聚类的数据的特征的维度降至2维，并输出降维后的数据，形成一个dataframe名字new_pca 画图来展示聚类效果（可用如下代码）： import matplotlib.pyplot
"true") .option("inferSchema", "true") .option("delimiter", "\\t") .load(panel_path) 对于k均值聚类算法...清洗和过滤数据 - 数据缺失或者变异是多元的。 为k-means聚类对数据处理 - 为每个样本（在排列上完全相同）创建一个ML向量，然后取得特征向量来运行该模型。...最终，我们在数据中筛选出805个变异的基因型，这成为预测地理种群的重要指标。下一步工作便是是创建一个特征向量和数据表框(DataFrame)来运行k-means聚类。...进行KMeans群集 通过上述准备步骤，针对基因组序列数据进行k-means聚类，这与Spark Programming Guide中介绍的k-means示例类似。...在下面的GIF动画中，可以看到代表三个种群的三个聚群（左上：2，右上：1，下：0）。预测的聚群成员是集群的中心，而不同的颜色表示不同的种群。
Kmeans算法中K值的确定是很重要的。 下面利用python中sklearn模块进行数据聚类的K值选择 数据集自制数据集，格式如下： ? 维度为3。...并且，当k小于真实聚类数时，由于k的增大会大幅增加每个簇的聚合程度，故SSE的下降幅度会很大，而当k到达真实聚类数时，再增加k所得到的聚合程度回报会迅速变小，所以SSE的下降幅度会骤减，然后随着k值的继续增大而趋于平缓...，也就是说SSE和k的关系图是一个手肘的形状，而这个肘部对应的k值就是数据的真实聚类数。...显然，肘部对于的k值为3，故对于这个数据集的聚类而言，最佳聚类数应该选3。...平均轮廓系数的取值范围为[-1,1]，且簇内样本的距离越近，簇间样本距离越远，平均轮廓系数越大，聚类效果越好。那么，很自然地，平均轮廓系数最大的k便是最佳聚类数。
聚类的输入是一组未被标记的样本，聚类根据数据自身的距离或相似度划分为若干组，划分的原则是组内距离最小化而组间距离最大化，如下图所示： ?...常见的聚类分析算法如下： K-Means： K-均值聚类也称为快速聚类法，在最小化误差函数的基础上将数据划分为预定的类数K。该算法原理简单并便于处理大量数据。...K-中心点：K-均值算法对孤立点的敏感性，K-中心点算法不采用簇中对象的平均值作为簇中心，而选用簇中离平均值最近的对象作为簇中心。...这种策略简单，但是效果可能不好，这取决于数据集和寻找的簇的个数。 （2）取一个样本，并使用层次聚类技术对它聚类。从层次聚类中提取K个簇，并用这些簇的质心作为初始质心。...= load_iris() # 需要聚类的数据150个样本，4个变量 >>> iris.data >>> data = pd.DataFrame(iris.data) # 数据标准化(z-score)
Kmeans算法中K值的确定是很重要的。 下面利用python中sklearn模块进行数据聚类的K值选择 数据集自制数据集，格式如下： 维度为3。...手肘法的核心思想是：随着聚类数k的增大，样本划分会更加精细，每个簇的聚合程度会逐渐提高，那么误差平方和SSE自然会逐渐变小。...并且，当k小于真实聚类数时，由于k的增大会大幅增加每个簇的聚合程度，故SSE的下降幅度会很大，而当k到达真实聚类数时，再增加k所得到的聚合程度回报会迅速变小，所以SSE的下降幅度会骤减，然后随着k值的继续增大而趋于平缓...，也就是说SSE和k的关系图是一个手肘的形状，而这个肘部对应的k值就是数据的真实聚类数。...() 效果图： 显然，肘部对于的k值为3，故对于这个数据集的聚类而言，最佳聚类数应该选3。
将物理或抽象对象的集合分成由类似的对象组成的多个类的过程被称为聚类。由聚类所生成的簇是一组数据对象的集合，这些对象与同一个簇中的对象彼此相似，与其他簇中的对象相异。...如下： # 一.kmeans聚类 # 算法流程: # 1.选择聚类的个数k. # 2.任意产生k个聚类，然后确定聚类中心，或者直接生成k个中心。 # 3.对每个点确定其聚类中心点。...# 噪声对象：既不是核心对象也不是边界对象的样本。 # 直接密度可达：如果对象q在核心对象p的eps邻域内，则称q从p出发是直接密度可达的。...中就包含了K均值聚类的结果：聚类中心点和每个样本的类别 labels = kmeans.labels_ # [1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 2 0...它考虑到对于具有更大数量的聚类群，通常MI较高，而不管实际上是否有更多的信息共享，它通过调整聚类群的概率来纠正这种影响。
本期将从K均值聚类的角度，帮助大家理解该方法在异常值识别过程中的优势！（本文涉及的代码可以在文末链接中下载） 首先，借助于Python随机生成两组二维数据，用于后文的实战。...K均值聚类的介绍 K均值聚类算法的思路非常通俗易懂，就是不断地计算各样本点与簇中心之间的距离，直到收敛为止，其具体的步骤如下： （1）从数据中随机挑选k个样本点作为原始的簇中心。...如上图所示，通过9个子图对Kmeans聚类过程加以说明：子图1，从原始样本中随机挑选两个数据点作为初始的簇中心，即子图中的两个五角星；子图2，将其余样本点与这两个五角星分别计算距离（距离的度量可选择欧氏距离...在上文中，我们生成了两组随机数据，从图中一眼就可以看出需聚为两类，然而在实际应用中，很多数据都无法通过可视化或直觉判断聚类的个数（即K值）。...异常点识别原理 使用K均值聚类的思想识别数据中的异常点还是非常简单的，具体步骤如下： 利用“拐点法”、“轮廓系数法”、“间隔统计量法”或者“经验法”确定聚类的个数； 基于具体的K值，对数据实施K均值聚类的应用
◆ ◆ ◆ ◆ ◆ 什么是聚类 聚类是数据挖掘中的概念，就是按照某个特定标准(如距离)把一个数据集分割成不同的类或簇，使得同一个簇内的数据对象的相似性尽可能大，同时不在同一个簇中的数据对象的差异性也尽可能地大...也即聚类后同一类的数据尽可能聚集到一起，不同类数据尽量分离。 ◆ ◆ ◆ ◆ ◆ 什么是K均值聚类算法 K均值聚类算法是先随机选取K个对象作为初始的聚类中心。...然后计算每个对象与各个种子聚类中心之间的距离，把每个对象分配给距离它最近的聚类中心。聚类中心以及分配给它们的对象就代表一个聚类。...K-Means算法的思想很简单，对于给定的样本集，按照样本之间的距离大小，将样本集划分为K个簇。让簇内的点尽量紧密的连在一起，而让簇间的距离尽量的大。...◆ ◆ ◆ ◆ ◆ 实例解释 先生成100个坐标作为数据，再分为2类，简单运用了K均值聚类算法 import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt
不管之前介绍的K-means还是K-medoids聚类，都得事先确定聚类簇的个数，而且肘部法则也并不是万能的，总会遇到难以抉择的情况，而本篇将要介绍的Mean-Shift聚类法就可以自动确定k的个数，下面简要介绍一下其算法流程...''' clf=MeanShift() '''对样本数据进行聚类''' predicted=clf.fit_predict(data) colors = [['red','green','blue','...''' clf=MeanShift() '''对样本数据进行聚类''' predicted=clf.fit_predict(data) colors = [['red','green','blue','...三、实际生活中的复杂数据 我们以之前一篇关于K-means聚类的实战中使用到的重庆美团商户数据为例，进行Mean-Shift聚类： import matplotlib.pyplot as plt from...可见在实际工作中的复杂数据用Mean-Shift来聚类因为无法控制k个值，可能会产生过多的类而导致聚类失去意义，但Mean-Shift在图像分割上用处很大。
数据点分为四组，分别展示在图 (1) 中。有多种方法可以用来解释这些数据。K-means 方法假设固定数量的聚类，本例中为四个聚类，并将每个数据点分配到其中。...GMM 使用四种分布的概率来描述数据点，而 K-means 将数据点识别到一个聚类中。假设一个数据点位于最左端。...K-means 会说它属于聚类 1，而 GMM 可能会说它有 90% 的概率来自红色分布，9% 的概率来自橙色分布，0.9% 的概率来自蓝色分布，0.1% 的概率来自绿色分布，或者 [90%, 9%,...图（1） 图（2） 与 K-means 相比，GMM 有哪些优势？ K-means 是一种简单快速的聚类方法，但可能会强制将数据点归入一个聚类，无法捕捉到数据的模式。...，而K-means将数据点识别到一个聚类中。
#参数初始化 inputfile = 'x.xlsx' #销量及其他属性数据 outputfile = 'x_1.xlsx' #保存结果的文件名 k = 2 #聚类的类别 iteration = 3 #...r1 = pd.Series(model.labels_).value_counts() #统计各个类别的数目 r2 = pd.DataFrame(model.cluster_centers_) #找出聚类中心..._, index = data.index)], axis = 1) #详细输出每个样本对应的类别 r.columns = list(data.columns) + [u'聚类类别'] #重命名表头 r.to_excel...(k.data_zs) #进行数据降维,并返回结果 tsne = pd.DataFrame(tsne.embedding_, index = k.data_zs.index) #转换数据格式 import...[u'聚类类别']== 0] #找出聚类类别为0的数据对应的降维结果 plt.plot(d[0], d[1], 'r.') d = tsne[k.r[u'聚类类别'] == 1] plt.plot(d
但实际过程中样本往往很难做好随机，导致学习的模型不是很准确，在测试数据上的效果也可能不太好。...ml主要操作的是DataFrame, 而mllib操作的是RDD，也就是说二者面向的数据集不一样。 ?...如果派生自抽象的Estimator类，则新模型必须实现.fit（…）方法，该方法给DataFrame中的数据以及一些默认或用户指定的参数泛化模型。...DecisionTreeRegressor：与分类模型类似，标签是连续的而不是二元或多元的。 3、聚类 聚类是一种无监督的模型。PySpark ML包提供了四种模型。...BisectingKMeans ：k-means 聚类和层次聚类的组合。该算法以单个簇中的所有观测值开始，并将数据迭代地分成k个簇。
聚类对象可以分为两类： Q型聚类：样本/记录聚类，以距离为相似性指标（欧氏距离、欧氏平方距离、马氏距离、明式距离等） R型聚类：指标/变量聚类，以相似系数为相似性指标（皮尔逊相关系数、夹角余弦、指数相关系数等...K-Means划分法 K表示聚类算法中类的个数，Means表示均值算法，K-Means即是用均值算法把数据分成K个类的算法。...（1）K-Means算法的目标 把n个样本点划分到k个类中，使得每个点都属于离它最近的质心（一个类内部所有样本点的均值）对应的类，以之作为聚类的标准。...（2）K-Means算法的计算步骤 取得K个初始质心：从数据中随机抽取K个点作为初始聚类的中心，来代表各个类 把每个点划分进相应的类：根据欧式距离最小的原则，把每个点划分进距离最近的类中 重新计算质心...（小于MinPts则称边界点） 噪声点：既不是核心点，也不是边界点的任意点 （2）DBSCAN算法的步骤 通过检查数据集中每点的Eps领域来搜索簇，如果点p的Eps领域内包含的点多于MinPts个，
聚类的输入是一组未被标记的样本，聚类根据数据自身的距 离或相似度将其划分为若干组，划分的原则是组内距离最小化而组间（外部）距离最大化，如图5-11 ?...该算法 原理简单并便于处理大量数据 K-中心点 K-均值算法对孤立点的敏感性，K-中心点算法不采用簇中对象的平均值作为簇中心，而选用簇 中离平均值最近的对象作为簇中心 系统聚类 系统聚类也称为多层次聚类...1、算法过程 1 ）从N个样本数据中随机选取K个对象作为初始的聚类中心。 2） 分别计算每个样本到各个聚类中心的距离，将对象分配到距离最近的聚类中。...在所有对象分配完成后，重新计算K个聚类的中心时，对于连续数据，聚类中心取该簇的均值，但是当样本的某些属性是分类变量时，均值可能无定义，可以使用K-众数方法。...在K-Means聚类算法中，一般需要度量样本之间的距离、样本与簇之间的距离以及簇与簇之间的距离。 (2)文档数据 对于文档数据使用余弦相似性度量，先将文档数据整理成文档-词矩阵格式。
聚类的基本思想是"物以类聚、人以群分"，将大量数据集中相似的数据样本区分出来，并发现不同类的特征。 聚类模型可以建立在无类标记的数据上，是一种非监督的学习算法。...聚类根据数据自身的距离或相似度将他们划分为若干组，划分原则是组内样本最小化而组间距离最大化。 ?...被分在同一个簇中的数据是有相似性的，而不同簇中的数据是不同的，当聚类完毕之后，我们就要分别去研究每个簇中的样本都有什么样的性质，从而根据业务需求制定不同的商业或者科技策略。...衡量指标 聚类模型的结果不是某种标签输出，并且聚类的结果是不确定的，其优劣由业务需求或者算法需求来决定，并且没有永远的正确答案。那么如何衡量聚类的效果呢?...适用于包含相似密度的簇的数据。 DBSCAN算法将聚类视为由低密度区域分隔的高密度区域。由于这种相当通用的观点，DBSCAN发现的集群可以是任何形状，而k-means假设集群是凸形的。
然而在词性还原里，单词的基本形式是词根（root word），而不是词干（root stem）。其不同之处在于词根（root word）总是字典上正确的词（即出现在词典中），但词干并不是这样。...词袋模型将每个文本文档表示为数值向量，其中维度是来自语料库的一个特定的词，而该维度的值可以用来表示这个词在文档中的出现频率、是否出现（由 0 和 1 表示），或者加权值。...具有相似特征的文档聚类 聚类是利用无监督学习的方法，将数据点 (本场景中即文档) 分类到组或者 cluster 中。...这项技术背后的数学原理相当复杂，所以我会试着总结一下，而不是罗列很多让人厌倦的细节。...这次我们使用非常流行的基于分区的聚类方法——K-means 聚类，根据文档主题模型特征表示，进行聚类或分组。在 K-means 聚类法中，有一个输入参数 K，它制定了使用文档特征输出的聚类数量。
聚类分析 scikit-learn的sklearn.cluster模块提供了多种聚类方法 K-means聚类 仿射传播聚类 均值漂移聚类 谱聚类 凝聚聚类 密度聚类 高斯混合聚类 层次聚类 K-means...#%% #例10-4 对两个分类样本进行聚类，使用肘部法则确定最佳K值， #使用特征集进行聚类，使用类标签对聚类结果进行对比 import numpy as np import matplotlib.pyplot...]) plt.title('K均值聚类结果') #子图4，聚类结果与原类别的对比 ax = p.add_subplot(2,2,4) #获取错误聚类样本的索引 index_wrong=np.where(...') plt.show() 多分类样本的可视化 #%% #例10-5 对4个分类样本进行聚类，使用肘部法则确定最佳K值， #使用特征集进行聚类，使用类标签对聚类结果进行对比 import numpy...) print('原始数据集与类标签、聚类标签合并后的数据集X_yl的前5行为：\n',X_yl[0:5,:]) #%% #获取类标签的索引,用于将样本按类绘制 index_0,index_1=np.where
[[2]] 2.2 评判批次效应 想看看多个批次间的测序数据是否存在明显的批次效应，首先需要直接合并多个批次的数据集，然后降维聚类，观察聚类结果，是否存在仅仅由单个batch的细胞组成的cluster...基于uncorrected的聚类结果 如上图可以看到相当多的cluster的细胞仅来自batch-3k、4k 下面直接t-SNE进行可视化看一下 set.seed(1111001) uncorrected...基于uncorrected的t-SNE降维结果 如上结果，反应了来自pbmc3k与pbmc4的测序数据间存在十分明显的批次效应，接下来会介绍两种校正方法。...基于线性回归校正批次效应的t-SNE降维结果 如上：从聚类结果可以看出，大部分cluster的细胞组成均来自两个batch；从t-SNE可视化结果可以看出两个批次有较好的重合度。...关于MNN pairs的理解就是，来自不同批次的同一对cell是具有相同的生物学意义。而它们之间的"距离"代表着批次效应的程度。
Pandas-flavor:扩展pandas DataFrame/Series的简单方法。 More-Itertools:增加了类似于itertools的额外功能。...3 数据清理和操作 ftfy:修复mojibake和Unicode文本中的其他故障。 janitor:有很多很酷的功能来清理数据。 Optimus:另一个数据清理包。...4 数据探索和建模 Pandas-profile:创建一个包含来自pandas DataFrame的统计数据的HTML报告。 dabl:允许使用可视化和预处理进行数据探索。...pydqc:允许比较两个数据集之间的统计数据。 pandas-summary:对panda DataFrames描述功能的扩展。...Faiss:用于高效的相似性搜索和密集向量聚类的库。
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