Maison > Article > développement back-end > Explication détaillée de l'algorithme K-means++ en Python
L'algorithme K-means est un algorithme d'apprentissage non supervisé courant utilisé pour regrouper les données en différentes catégories. L'algorithme K-means++ est une version améliorée de l'algorithme K-means, visant à améliorer l'efficacité et la précision de la sélection initiale du centre de cluster. Cet article présentera en détail le principe, l'implémentation du code et l'application de l'algorithme K-means++ en Python.
L'algorithme K-means est un algorithme itératif. Le processus de chaque itération est le suivant : sélectionnez d'abord au hasard K centres de regroupement initiaux, puis attribuez chaque point de données au plus proche dans la catégorie où le Le centre de clustering initial est localisé, les centres de tous les clusters sont ensuite recalculés et les centres de clustering sont mis à jour. Répétez le processus ci-dessus jusqu'à ce que les conditions de convergence soient remplies.
Processus d'algorithme K-means :
L'algorithme K-means++ est une version améliorée de l'algorithme K-means, qui optimise principalement la sélection des centres de clustering initiaux. Les étapes initiales de sélection du centre de cluster de l'algorithme K-means++ sont les suivantes :
Ci-dessous, nous allons implémenter l'algorithme K-means++ via Python.
Tout d'abord, importez les bibliothèques nécessaires :
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.datasets import make_blobs from sklearn.cluster import KMeans
Ensuite, nous générons un ensemble de données pour le clustering :
n_samples = 1500 random_state = 170 X, y = make_blobs(n_samples=n_samples, random_state=random_state)
Ensuite, nous entraînons le modèle K-means++ via le module KMeans de sklearn :
kmeans = KMeans(init="k-means++", n_clusters=3, n_init=10) kmeans.fit(X)
Enfin, nous allons visualiser le clustering résultats :
plt.figure(figsize=(12, 12)) h = 0.02 x_min, x_max = X[:, 0].min() - 1, X[:, 0].max() + 1 y_min, y_max = X[:, 1].min() - 1, X[:, 1].max() + 1 xx, yy = np.meshgrid(np.arange(x_min, x_max, h), np.arange(y_min, y_max, h)) Z = kmeans.predict(np.c_[xx.ravel(), yy.ravel()]) Z = Z.reshape(xx.shape) plt.imshow(Z, interpolation="nearest", extent=(xx.min(), xx.max(), yy.min(), yy.max()), cmap=plt.cm.Pastel1, aspect="auto", origin="lower") plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], s=30, c=kmeans.labels_, cmap=plt.cm.Paired) plt.scatter(kmeans.cluster_centers_[:, 0], kmeans.cluster_centers_[:, 1], marker="^", s=100, linewidths=3, color='black', zorder=10) plt.title("K-means++ clustering") plt.xlim(x_min, x_max) plt.ylim(y_min, y_max) plt.show()
L'algorithme K-means convient aux problèmes de regroupement de données sans informations d'étiquette. Comparé à l'algorithme K-means, l'algorithme K-means++ est plus adapté aux situations où il y a beaucoup de données ou où la distribution des données est relativement dispersée afin de garantir la rationalité et l'unicité du centre de clustering initial.
L'algorithme K-means++ peut être utilisé dans l'exploration de données, le traitement d'images, le traitement du langage naturel et d'autres domaines. Les algorithmes de clustering peuvent être utilisés pour trouver des échantillons présentant une plus grande similarité, ce qui est également très utile pour la visualisation du Big Data.
En bref, l'algorithme K-means++ a de bonnes perspectives d'application dans l'exploration de données, l'analyse de clusters, la reconnaissance d'images, le traitement du langage naturel et d'autres domaines.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!