Comment utiliser la technique de clustering vectoriel de support en Python ?

Support Vector Clustering (SVC) est un algorithme d'apprentissage non supervisé basé sur Support Vector Machine (SVM), qui peut réaliser un clustering dans des ensembles de données non étiquetés. Python est un langage de programmation populaire doté d'un riche ensemble de bibliothèques et de boîtes à outils d'apprentissage automatique. Cet article explique comment utiliser la technologie de clustering vectoriel de support en Python.

1. Principe du clustering de vecteurs de support

SVC est basé sur un ensemble de vecteurs de support et divise l'ensemble de données en différents clusters en trouvant la plus petite hypersphère. La machine à vecteurs de support est un algorithme d'apprentissage supervisé qui utilise une fonction noyau en bas pour transformer de manière non linéaire la limite de décision. Le clustering vectoriel de support applique les propriétés des machines à vecteurs de support au clustering sans nécessiter d'informations d'étiquette. En optimisant la variété spatiale ou la densité du noyau, le rayon de l'hypersphère peut être minimisé et les échantillons d'entraînement peuvent être cliqués sur la variété spatiale.

2. Utilisez Python pour prendre en charge le clustering vectoriel

En Python, vous pouvez utiliser la bibliothèque scikit-learn pour implémenter SVC. Voici les étapes de base pour mettre en œuvre le clustering de vecteurs de support :

1. Importez les bibliothèques et les ensembles de données nécessaires

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 Standardisation des données

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

3. Utilisez l'algorithme de clustering de vecteurs de support pour le clustering

#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. Vecteurs de support. Applications du clustering

Le clustering vectoriel de support peut être utilisé pour le clustering dans des ensembles de données non étiquetés. Le regroupement de vecteurs de prise en charge a été appliqué dans des domaines tels que le regroupement de textes, le regroupement d'images et le regroupement d'enregistrements téléphoniques. Le regroupement de vecteurs de support est le plus souvent utilisé pour la segmentation d'images, car de nombreuses images sont des entités clairsemées de haute dimension et différents objets et formes dans l'image peuvent être découverts à l'aide de l'algorithme SVC.

Dans l'exemple présenté dans cet article, le clustering est implémenté en générant un ensemble de données aléatoires et en utilisant l'algorithme SpectralClustering. Vous pouvez voir que la relation de distribution des quatre points du cluster est évidente.

4. Résumé

Cet article présente comment utiliser l'algorithme de clustering vectoriel de support en Python, y compris l'importation d'ensembles de données, la standardisation des données et le processus de mise en œuvre du clustering vectoriel de support. Le clustering vectoriel de support peut être utilisé pour le clustering dans des ensembles de données non étiquetés et a des applications dans le clustering de texte, le clustering d'images, le clustering d'enregistrements téléphoniques et d'autres domaines. En pratiquant la technologie de clustering de vecteurs de support, vous pouvez mieux comprendre ses principes et ses scénarios d'application, et vous aider à mieux apprendre et utiliser les algorithmes d'apprentissage automatique.

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