项目介绍 | Scikit-learn – 威士忌聚类

简介

Scikit-learn是一个Python中的机器学习库，支持各种监督或无监督的学习任务以及数据预处理和模型评估。它的设计目的是为了与Python数值和科学库NumPy和SciPy协同工作。威士忌聚类是Scikit-learn中的一个无监督学习算法，可以在对数据进行分类之前将其聚类。

安装

安装Scikit-learn很简单，可以使用pip命令：

pip install scikit-learn

用法

在使用威士忌聚类之前，需要将数据加载到Python中。让我们看一个简单的例子：

from sklearn.datasets import make_blobs
import matplotlib.pyplot as plt

X, y = make_blobs(n_samples=100, centers=3, random_state=123)

plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y)
plt.show()

这将创建一个有三个中心的数据集，其中数据包含100个样本。在使用威士忌聚类之前，需要标准化数据。可以使用Scikit-learn中的StandardScaler来标准化数据：

from sklearn.preprocessing import StandardScaler

scaler = StandardScaler()
X_scaled = scaler.fit_transform(X)

现在可以使用威士忌聚类：

from sklearn.cluster import KMeans

kmeans = KMeans(n_clusters=3, random_state=123)
y_kmeans = kmeans.fit_predict(X_scaled)

plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y_kmeans)
plt.show()

运行完毕后，将会生成一个具有三个颜色聚类的散点图。

结论

Scikit-learn威士忌聚类是一个功能强大，易于使用的无监督学习算法，它可以帮助数据科学家更好地了解数据。它的使用非常简单，只需要几行Python代码就可以完成数据集聚类。