Bagaimana untuk menggunakan teknik pengelompokan vektor sokongan dalam Python?

Pengkelompokan Vektor Sokongan (SVC) ialah algoritma pembelajaran tanpa pengawasan berdasarkan Mesin Vektor Sokongan (SVM), yang boleh mencapai pengelompokan dalam set data tidak berlabel. Python ialah bahasa pengaturcaraan yang popular dengan set perpustakaan dan kit alat pembelajaran mesin yang kaya. Artikel ini akan memperkenalkan cara menggunakan teknologi pengelompokan vektor sokongan dalam Python.

1. Prinsip Pengelompokan Vektor Sokongan

SVC adalah berdasarkan set vektor sokongan dan membahagikan set data kepada kelompok yang berbeza dengan mencari hipersfera terkecil. Mesin vektor sokongan ialah algoritma pembelajaran diselia yang menggunakan fungsi kernel di bahagian bawah untuk mengubah sempadan keputusan secara tidak linear. Pengelompokan vektor sokongan menggunakan sifat mesin vektor sokongan kepada pengelompokan tanpa memerlukan maklumat label Dengan mengoptimumkan manifold spatial atau kepadatan kernel, jejari hipersfera boleh diminimumkan dan sampel latihan boleh diklik pada manifold spatial.

2. Gunakan Python untuk pengelompokan vektor sokongan

Dalam Python, anda boleh menggunakan perpustakaan scikit-learn untuk melaksanakan SVC. Berikut ialah langkah asas untuk melaksanakan pengelompokan vektor sokongan:

1 Import pustaka dan set data yang diperlukan

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 Penyeragaman data

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

3 pengelompokan Algoritma kelas untuk pengelompokan

#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. Aplikasi pengelompokan vektor sokongan

Pengelompokan vektor sokongan boleh digunakan untuk pengelompokan dalam set data tidak berlabel. Pengelompokan vektor sokongan telah digunakan dalam bidang seperti pengelompokan teks, pengelompokan imej dan pengelompokan rekod telefon. Pengelompokan vektor sokongan paling kerap digunakan untuk pembahagian imej kerana banyak imej adalah ciri jarang berdimensi tinggi dan objek serta bentuk yang berbeza dalam imej boleh ditemui dengan menggunakan algoritma SVC.

Dalam contoh yang diperkenalkan dalam artikel ini, pengelompokan dilaksanakan dengan menjana set data rawak dan menggunakan algoritma SpectralClustering Dapat dilihat bahawa hubungan taburan empat titik gugusan adalah jelas.

4. Ringkasan

Artikel ini memperkenalkan cara menggunakan algoritma pengelompokan vektor sokongan dalam Python, termasuk import set data, penyeragaman data dan proses pelaksanaan pengelompokan vektor sokongan. Pengelompokan vektor sokongan boleh digunakan untuk pengelompokan dalam set data tidak berlabel dan mempunyai aplikasi dalam pengelompokan teks, pengelompokan imej, pengelompokan rekod telefon dan medan lain. Dengan mempraktikkan teknologi pengelompokan vektor sokongan, anda boleh lebih memahami prinsip dan senario aplikasinya, serta membantu anda mempelajari dan menggunakan algoritma pembelajaran mesin dengan lebih lanjut.

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk menggunakan teknik pengelompokan vektor sokongan dalam Python?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!