支援向量聚類（Support Vector Clustering, SVC）是一種基於支援向量機（Support Vector Machine, SVM）的非監督學習演算法，能夠在無標籤資料集中實現聚類。 Python是一種流行的程式語言，具有豐富的機器學習庫和工具包。本文將介紹如何在Python中使用支援向量聚類技術。
一、支援向量聚類的原理
SVC是基於一組支援向量，透過尋找最小的超球面將資料集分成不同的簇。支援向量機是一種監督學習演算法，底層使用了核函數對決策邊界進行非線性轉換。支援向量聚類透過將支援向量機的性質應用於聚類，卻不需要標籤訊息，可以透過優化空間流形或核密度的方式，使得超球面的半徑最小化同時把訓練樣本點按空間流形進行聚類。
二、使用Python進行支援向量聚類
在Python中，可以使用scikit-learn函式庫來實作SVC。以下是實現支援向量聚類的基本步驟：
1.導入必要的庫和資料集
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.資料標準化
#标准化数据 scaler = StandardScaler() X = scaler.fit_transform(X) plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1]) plt.show()
3.使用支援向量聚類別演算法進行聚類
#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()
三、支援向量聚類的應用
支援向量聚類可用於無標籤資料集中的聚類。在文字聚類、影像聚類、電話記錄聚類等領域，支援向量聚類均有應用。支援向量聚類最常用於影像分割，因為許多影像都是高維稀疏特徵，可以透過使用SVC演算法來發現影像中的不同物件和形狀。
在本文介紹的範例中，透過產生隨機的資料集，使用SpectralClustering演算法實現了聚類，可以看到四個簇點的分佈關係較明顯。
四、小結
本文介紹如何在Python中使用支援向量聚類演算法，包括資料集的導入、資料標準化和支援向量聚類的實作過程。支援向量聚類可用於無標籤資料集中的聚類，在文字聚類、影像聚類、電話記錄聚類等領域，均有應用。透過實踐支援向量聚類技術，能夠更好地理解其原理和應用場景，幫助進一步深入學習和使用機器學習演算法。
以上是如何在Python中使用支援向量聚類技術？的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
