Python でサポート ベクター クラスタリング手法を使用するにはどうすればよいですか?

サポート ベクター クラスタリング (SVC) は、サポート ベクター マシン (SVM) に基づく教師なし学習アルゴリズムであり、ラベルのないデータ セットでクラスタリングを実現できます。 Python は、豊富な機械学習ライブラリとツールキットを備えた人気のプログラミング言語です。この記事では、Python でサポート ベクター クラスタリング テクノロジを使用する方法を紹介します。

1. サポート ベクター クラスタリングの原理

SVC はサポート ベクターのセットに基づいており、最小の超球を見つけることによってデータ セットをさまざまなクラスターに分割します。サポート ベクター マシンは、下部でカーネル関数を使用して決定境界を非線形に変換する教師あり学習アルゴリズムです。サポート ベクター クラスタリングは、ラベル情報を必要とせずにサポート ベクター マシンのプロパティをクラスタリングに適用します。空間多様体またはカーネル密度を最適化することで、超球の半径を最小化することができ、空間多様体上でトレーニング サンプルをクリックすることができます。クラスタリングを実行します。

2. サポート ベクター クラスタリングに Python を使用する

Python では、scikit-learn ライブラリを使用して SVC を実装できます。サポート ベクター クラスタリングを実装するための基本的な手順は次のとおりです:

1. 必要なライブラリとデータ セットをインポートする

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.cluster import SpectralClustering
from sklearn.datasets import make_blobs
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
import matplotlib.pyplot as plt

#使用make_blobs生成随机数据集
X, y = make_blobs(n_samples=300, centers=4, cluster_std=0.60, random_state=0)
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1])
plt.show()

2. データの標準化

#标准化数据
scaler = StandardScaler()
X = scaler.fit_transform(X)
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1])
plt.show()

3. サポート ベクターを使用するクラスタリング クラスタリング用のクラス アルゴリズム

#使用支持向量聚类
spectral = SpectralClustering(n_clusters=4, gamma=1)
spectral.fit(X)
y_pred = spectral.labels_.astype(np.int)

#可视化聚类结果
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y_pred)
plt.show()

3. サポート ベクター クラスタリングのアプリケーション

サポート ベクター クラスタリングは、ラベルのないデータ セットのクラスタリングに使用できます。サポート ベクター クラスタリングは、テキスト クラスタリング、画像クラスタリング、電話記録クラスタリングなどの分野に適用されています。サポート ベクター クラスタリングは、多くの画像が高次元のまばらな特徴であり、SVC アルゴリズムを使用することで画像内のさまざまなオブジェクトや形状を検出できるため、画像のセグメンテーションに最も一般的に使用されます。

この記事で紹介する例では、ランダムなデータセットを生成し、SpectralClustering アルゴリズムを使用してクラスタリングを実装していますが、4 つのクラスター点の分布関係が明らかであることがわかります。

4. 概要

この記事では、データ セットのインポート、データの標準化、サポート ベクター クラスタリングの実装プロセスを含む、Python でのサポート ベクター クラスタリング アルゴリズムの使用方法を紹介します。サポート ベクター クラスタリングは、ラベルのないデータ セットのクラスタリングに使用でき、テキスト クラスタリング、画像クラスタリング、電話記録クラスタリングなどの分野に応用できます。サポート ベクター クラスタリング テクノロジを実践することで、その原理とアプリケーション シナリオをより深く理解し、機械学習アルゴリズムをさらに学習して使用することができます。

以上がPython でサポート ベクター クラスタリング手法を使用するにはどうすればよいですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。