Python에서 지원 벡터 클러스터링 기술을 사용하는 방법은 무엇입니까?

SVC(지원 벡터 클러스터링)는 SVM(지원 벡터 머신)을 기반으로 하는 비지도 학습 알고리즘으로, 레이블이 지정되지 않은 데이터 세트에서 클러스터링을 달성할 수 있습니다. Python은 풍부한 기계 학습 라이브러리 및 툴킷 세트를 갖춘 인기 있는 프로그래밍 언어입니다. 이 기사에서는 Python에서 지원 벡터 클러스터링 기술을 사용하는 방법을 소개합니다.

1. 서포트 벡터 클러스터링의 원리

SVC는 서포트 벡터 세트를 기반으로 하며 가장 작은 초구체를 찾아 데이터 세트를 여러 클러스터로 나눕니다. 서포트 벡터 머신(Support Vector Machine)은 하단의 커널 함수를 사용하여 결정 경계를 비선형적으로 변환하는 지도 학습 알고리즘입니다. 지원 벡터 클러스터링은 레이블 정보 없이 지원 벡터 머신의 속성을 클러스터링에 적용합니다. 공간 다양체 또는 커널 밀도를 최적화하여 초구체의 반경을 최소화하고 공간 다양체에서 훈련 샘플을 클릭할 수 있습니다.

2. 벡터 클러스터링 지원을 위해 Python을 사용하세요

Python에서는 scikit-learn 라이브러리를 사용하여 SVC를 구현할 수 있습니다. 다음은 지원 벡터 클러스터링을 구현하는 기본 단계입니다.

1. 필요한 라이브러리 및 데이터 세트 가져오기

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. 데이터 표준화

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

3. 지원 벡터 클러스터링 알고리즘 사용 3. 지원 벡터 클러스터링의 응용

지원 벡터 클러스터링은 레이블이 없는 데이터 세트의 클러스터링에 사용될 수 있습니다. 지원 벡터 클러스터링은 텍스트 클러스터링, 이미지 클러스터링, 전화 기록 클러스터링 등의 분야에 적용되었습니다. 지원 벡터 클러스터링은 많은 이미지가 고차원 희소 특징이고 SVC 알고리즘을 사용하여 이미지의 다양한 객체와 모양을 검색할 수 있기 때문에 이미지 분할에 가장 일반적으로 사용됩니다.

이 글에서 소개한 예시에서는 무작위 데이터 세트를 생성하고 SpectralClustering 알고리즘을 사용하여 클러스터링을 구현했는데, 4개의 클러스터 포인트의 분포 관계가 명확하다는 것을 알 수 있습니다.

4. 요약

이 문서에서는 데이터 세트 가져오기, 데이터 표준화 및 지원 벡터 클러스터링 구현 프로세스를 포함하여 Python에서 지원 벡터 클러스터링 알고리즘을 사용하는 방법을 소개합니다. 지원 벡터 클러스터링은 레이블이 지정되지 않은 데이터 세트의 클러스터링에 사용될 수 있으며 텍스트 클러스터링, 이미지 클러스터링 및 전화 기록 클러스터링과 같은 분야에 적용됩니다. 지원 벡터 클러스터링 기술을 실습하면 해당 원리와 응용 시나리오를 더 잘 이해할 수 있으며 기계 학습 알고리즘을 더 자세히 배우고 사용하는 데 도움이 됩니다.

위 내용은 Python에서 지원 벡터 클러스터링 기술을 사용하는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!