Wie verwende ich die Support-Vektor-Clustering-Technik in Python?

Support Vector Clustering (SVC) ist ein unbeaufsichtigter Lernalgorithmus, der auf Support Vector Machine (SVM) basiert und Clustering in unbeschrifteten Datensätzen erreichen kann. Python ist eine beliebte Programmiersprache mit einem umfangreichen Satz an Bibliotheken und Toolkits für maschinelles Lernen. In diesem Artikel wird die Verwendung der Support-Vektor-Clustering-Technologie in Python vorgestellt.

1. Prinzip des Support Vector Clustering

SVC basiert auf einer Reihe von Supportvektoren und unterteilt den Datensatz in verschiedene Cluster, indem es die kleinste Hypersphäre findet. Support Vector Machine ist ein überwachter Lernalgorithmus, der unten eine Kernelfunktion verwendet, um die Entscheidungsgrenze nichtlinear zu transformieren. Beim Support-Vektor-Clustering werden die Eigenschaften von Support-Vektor-Maschinen auf das Clustering angewendet, ohne dass Beschriftungsinformationen erforderlich sind. Durch die Optimierung der räumlichen Mannigfaltigkeit oder Kerneldichte kann der Radius der Hypersphäre minimiert und die Trainingsmuster auf die räumliche Mannigfaltigkeit angewendet werden.

2. Verwenden Sie Python für Support-Vektor-Clustering

In Python können Sie die Scikit-Learn-Bibliothek verwenden, um SVC zu implementieren. Im Folgenden sind die grundlegenden Schritte aufgeführt, um Support-Vektor-Clustering zu implementieren:

1. Importieren Sie die erforderlichen Bibliotheken und Datensätze

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()

3. Verwenden Sie den Support-Vektor-Clustering-Algorithmus für das Clustering

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

Anwendungen des Clustering

Support Vector Clustering kann für das Clustering in unbeschrifteten Datensätzen verwendet werden. Support-Vektor-Clustering wurde in Bereichen wie Text-Clustering, Bild-Clustering und Telefonaufzeichnungs-Clustering angewendet. Support-Vektor-Clustering wird am häufigsten für die Bildsegmentierung verwendet, da es sich bei vielen Bildern um hochdimensionale, spärliche Merkmale handelt und verschiedene Objekte und Formen im Bild mithilfe des SVC-Algorithmus erkannt werden können.

In dem in diesem Artikel vorgestellten Beispiel wird das Clustering durch die Generierung eines Zufallsdatensatzes und die Verwendung des SpectralClustering-Algorithmus implementiert. Sie können sehen, dass die Verteilungsbeziehung der vier Clusterpunkte offensichtlich ist.

IV. Zusammenfassung

Dieser Artikel stellt die Verwendung des Support-Vektor-Clustering-Algorithmus in Python vor, einschließlich des Imports von Datensätzen, der Datenstandardisierung und des Implementierungsprozesses des Support-Vektor-Clusterings. Support-Vektor-Clustering kann für das Clustering in unbeschrifteten Datensätzen verwendet werden und hat Anwendungen in Bereichen wie Text-Clustering, Bild-Clustering und Telefonaufzeichnungs-Clustering. Durch das Üben der Support-Vektor-Clustering-Technologie können Sie deren Prinzipien und Anwendungsszenarien besser verstehen und Ihnen dabei helfen, Algorithmen für maschinelles Lernen weiter zu erlernen und zu verwenden.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie verwende ich die Support-Vektor-Clustering-Technik in Python?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!