使用 SciPy 进行聚类

简介

SciPy 是一个用于数学、科学和工程计算的开源 Python 库。其中的 scipy.cluster 模块提供了多种聚类算法，包括层次聚类、K-均值聚类和DBSCAN（基于密度的空间聚类）。本文将重点介绍如何使用 SciPy 中的 K-均值聚类算法进行聚类分析。

安装

首先，确保已经安装了 SciPy，可以使用以下命令进行安装：

pip install scipy

K-均值聚类

K-均值聚类是一种简单而广泛使用的聚类方法。它通过将数据分为 k 个不同的簇，使得每个数据点与其所属的簇中心点的距离最小化，并且使得同一簇内的数据点之间的距离最小化。K-均值聚类的基本步骤如下：

1. 选择 k 的值，即要将数据分成的簇的数量。
2. 随机初始化 k 个簇中心点。
3. 根据每个样本点与簇中心点的距离，将样本点分配给最近的簇。
4. 根据分配的样本点重新计算簇中心点的位置。
5. 重复步骤 3 和步骤 4，直到簇中心点的变化小于某个阈值或达到最大迭代次数。

以下是使用 SciPy 进行 K-均值聚类的示例代码：

import numpy as np
from scipy.cluster.vq import kmeans, vq

# 生成随机样本数据
np.random.seed(0)
points = np.random.randn(100, 2)

# 执行 K-均值聚类
centroids, _ = kmeans(points, 3)

# 将样本点分配到不同的簇中
labels, _ = vq(points, centroids)

# 打印每个样本点所属的簇标签
print(labels)

上述代码中，我们首先生成了一个包含 100 个二维样本点的随机数据集。然后，我们使用 kmeans 函数执行 K-均值聚类算法，将数据集分为 3 个簇，并得到簇中心点的位置。最后，我们使用 vq 函数根据簇中心点的位置将样本点分配到不同的簇中，并打印每个样本点所属的簇标签。

进一步阅读

• SciPy 官方文档
• K-均值聚类 (维基百科)

希望以上内容能帮助你开始使用 SciPy 进行聚类分析。