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聚类或聚类分析是无监督学习问题。它通常被用作数据分析技术，用于发现数据中的有趣模式，例如基于其行为的客户群。有许多聚类算法可供选择，对于所有情况，没有单一的最佳聚类算法。相反，最好探索一系列聚类算法以及每种算法的不同配置。在本教程中，你将发现如何在 python 中安装和使用顶级聚类算法。完成本教程后，你将知道：
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聚类分析，即聚类，是一项无监督的机器学习任务。它包括自动发现数据中的自然分组。与监督学习（类似预测建模）不同，聚类算法只解释输入数据，并在特征空间中找到自然组或群集。
群集通常是特征空间中的密度区域，其中来自域的示例（观测或数据行）比其他群集更接近群集。群集可以具有作为样本或点特征空间的中心(质心)，并且可以具有边界或范围。
聚类可以作为数据分析活动提供帮助，以便了解更多关于问题域的信息，即所谓的模式发现或知识发现。例如：
聚类还可用作特征工程的类型，其中现有的和新的示例可被映射并标记为属于数据中所标识的群集之一。虽然确实存在许多特定于群集的定量措施，但是对所识别的群集的评估是主观的，并且可能需要领域专家。通常，聚类算法在人工合成数据集上与预先定义的群集进行学术比较，预计算法会发现这些群集。
有许多类型的聚类算法。许多算法在特征空间中的示例之间使用相似度或距离度量，以发现密集的观测区域。因此，在使用聚类算法之前，扩展数据通常是良好的实践。
一些聚类算法要求您指定或猜测数据中要发现的群集的数量，而另一些算法要求指定观测之间的最小距离，其中示例可以被视为“关闭”或“连接”。因此，聚类分析是一个迭代过程，在该过程中，对所识别的群集的主观评估被反馈回算法配置的改变中，直到达到期望的或适当的结果。scikit-learn 库提供了一套不同的聚类算法供选择。下面列出了10种比较流行的算法：
每个算法都提供了一种不同的方法来应对数据中发现自然组的挑战。没有最好的聚类算法，也没有简单的方法来找到最好的算法为您的数据没有使用控制实验。在本教程中，我们将回顾如何使用来自 scikit-learn 库的这10个流行的聚类算法中的每一个。这些示例将为您复制粘贴示例并在自己的数据上测试方法提供基础。我们不会深入研究算法如何工作的理论，也不会直接比较它们。让我们深入研究一下。
在本节中，我们将回顾如何在 scikit-learn 中使用10个流行的聚类算法。这包括一个拟合模型的例子和可视化结果的例子。这些示例用于将粘贴复制到您自己的项目中，并将方法应用于您自己的数据。
1.库安装
首先，让我们安装库。不要跳过此步骤，因为你需要确保安装了最新版本。你可以使用 pip Python 安装程序安装 scikit-learn 存储库，如下所示：
接下来，让我们确认已经安装了库，并且您正在使用一个现代版本。运行以下脚本以输出库版本号。
运行该示例时，您应该看到以下版本号或更高版本。
2.聚类数据集
我们将使用 make _ classification ()函数创建一个测试二分类数据集。数据集将有1000个示例，每个类有两个输入要素和一个群集。这些群集在两个维度上是可见的，因此我们可以用散点图绘制数据，并通过指定的群集对图中的点进行颜色绘制。这将有助于了解，至少在测试问题上，群集的识别能力如何。该测试问题中的群集基于多变量高斯，并非所有聚类算法都能有效地识别这些类型的群集。因此，本教程中的结果不应用作比较一般方法的基础。下面列出了创建和汇总合成聚类数据集的示例。
运行该示例将创建合成的聚类数据集，然后创建输入数据的散点图，其中点由类标签（理想化的群集）着色。我们可以清楚地看到两个不同的数据组在两个维度，并希望一个自动的聚类算法可以检测这些分组。
已知聚类着色点的合成聚类数据集的散点图接下来，我们可以开始查看应用于此数据集的聚类算法的示例。我已经做了一些最小的尝试来调整每个方法到数据集。3.亲和力传播亲和力传播包括找到一组最能概括数据的范例。
它是通过 AffinityPropagation 类实现的，要调整的主要配置是将“ 阻尼 ”设置为0.5到1，甚至可能是“首选项”。下面列出了完整的示例。
运行该示例符合训练数据集上的模型，并预测数据集中每个示例的群集。然后创建一个散点图，并由其指定的群集着色。在这种情况下，我无法取得良好的结果。
数据集的散点图，具有使用亲和力传播识别的聚类
4.聚合聚类
聚合聚类涉及合并示例，直到达到所需的群集数量为止。它是层次聚类方法的更广泛类的一部分，通过 AgglomerationClustering 类实现的，主要配置是“ n _ clusters ”集，这是对数据中的群集数量的估计，例如2。下面列出了完整的示例。
运行该示例符合训练数据集上的模型，并预测数据集中每个示例的群集。然后创建一个散点图，并由其指定的群集着色。在这种情况下，可以找到一个合理的分组。
使用聚集聚类识别出具有聚类的数据集的散点图
5.BIRCHBIRCH
聚类（ BIRCH 是平衡迭代减少的缩写，聚类使用层次结构)包括构造一个树状结构，从中提取聚类质心。
它是通过 Birch 类实现的，主要配置是“ threshold ”和“ n _ clusters ”超参数，后者提供了群集数量的估计。下面列出了完整的示例。
运行该示例符合训练数据集上的模型，并预测数据集中每个示例的群集。然后创建一个散点图，并由其指定的群集着色。在这种情况下，可以找到一个很好的分组。
使用BIRCH聚类确定具有聚类的数据集的散点图
6.DBSCANDBSCAN
聚类（其中 DBSCAN 是基于密度的空间聚类的噪声应用程序）涉及在域中寻找高密度区域，并将其周围的特征空间区域扩展为群集。
它是通过 DBSCAN 类实现的，主要配置是“ eps ”和“ min _ samples ”超参数。下面列出了完整的示例。
运行该示例符合训练数据集上的模型，并预测数据集中每个示例的群集。然后创建一个散点图，并由其指定的群集着色。在这种情况下，尽管需要更多的调整，但是找到了合理的分组。
使用DBSCAN集群识别出具有集群的数据集的散点图
7.K均值
K-均值聚类可以是最常见的聚类算法，并涉及向群集分配示例，以尽量减少每个群集内的方差。
它是通过 K-均值类实现的，要优化的主要配置是“ n _ clusters ”超参数设置为数据中估计的群集数量。下面列出了完整的示例。
运行该示例符合训练数据集上的模型，并预测数据集中每个示例的群集。然后创建一个散点图，并由其指定的群集着色。在这种情况下，可以找到一个合理的分组，尽管每个维度中的不等等方差使得该方法不太适合该数据集。
使用K均值聚类识别出具有聚类的数据集的散点图
8.Mini-Batch
K-均值Mini-Batch K-均值是 K-均值的修改版本，它使用小批量的样本而不是整个数据集对群集质心进行更新，这可以使大数据集的更新速度更快，并且可能对统计噪声更健壮。
它是通过 MiniBatchKMeans 类实现的，要优化的主配置是“ n _ clusters ”超参数，设置为数据中估计的群集数量。下面列出了完整的示例。
运行该示例符合训练数据集上的模型，并预测数据集中每个示例的群集。然后创建一个散点图，并由其指定的群集着色。在这种情况下，会找到与标准 K-均值算法相当的结果。
带有最小批次K均值聚类的聚类数据集的散点图
9.均值漂移聚类
均值漂移聚类涉及到根据特征空间中的实例密度来寻找和调整质心。
它是通过 MeanShift 类实现的，主要配置是“带宽”超参数。下面列出了完整的示例。
运行该示例符合训练数据集上的模型，并预测数据集中每个示例的群集。然后创建一个散点图，并由其指定的群集着色。在这种情况下，可以在数据中找到一组合理的群集。
具有均值漂移聚类的聚类数据集散点图
10.OPTICSOPTICS
聚类（ OPTICS 短于订购点数以标识聚类结构）是上述 DBSCAN 的修改版本。
它是通过 OPTICS 类实现的，主要配置是“ eps ”和“ min _ samples ”超参数。下面列出了完整的示例。
运行该示例符合训练数据集上的模型，并预测数据集中每个示例的群集。然后创建一个散点图，并由其指定的群集着色。在这种情况下，我无法在此数据集上获得合理的结果。
使用OPTICS聚类确定具有聚类的数据集的散点图
11.光谱聚类
光谱聚类是一类通用的聚类方法，取自线性线性代数。
它是通过 Spectral 聚类类实现的，而主要的 Spectral 聚类是一个由聚类方法组成的通用类，取自线性线性代数。要优化的是“ n _ clusters ”超参数，用于指定数据中的估计群集数量。下面列出了完整的示例。
运行该示例符合训练数据集上的模型，并预测数据集中每个示例的群集。然后创建一个散点图，并由其指定的群集着色。在这种情况下，找到了合理的集群。
使用光谱聚类聚类识别出具有聚类的数据集的散点图
12.高斯混合模型
高斯混合模型总结了一个多变量概率密度函数，顾名思义就是混合了高斯概率分布。它是通过 Gaussian Mixture 类实现的，要优化的主要配置是“ n _ clusters ”超参数，用于指定数据中估计的群集数量。下面列出了完整的示例。
运行该示例符合训练数据集上的模型，并预测数据集中每个示例的群集。然后创建一个散点图，并由其指定的群集着色。在这种情况下，我们可以看到群集被完美地识别。这并不奇怪，因为数据集是作为 Gaussian 的混合生成的。
使用高斯混合聚类识别出具有聚类的数据集的散点图
在本文中，你发现了如何在 python 中安装和使用顶级聚类算法。具体来说，你学到了：
图像处理
python实现K-means聚类法对图片进行RGB颜色聚类，然后计算信息熵并对聚类后的颜色进行Huffman编码

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问题描述
1、对一张给定的图片，使用python实现K-means聚类算法，对该图片的颜色进行聚类，需要给出聚类的个数
2、计算图片的信息熵，然后对其进行颜色聚类，最后对颜色进行Huffman编码，结果表示为 一个三列的表格，其中第一列为颜色RGB（或BGR）代码，第二列为该颜色出现的概率，第三列为对应颜色的Huffman编码。

文章目录
问题描述
K-means
信息熵
Huffman编码
对图片使用K-means算法对颜色进行聚类
效果展示
计算信息熵和huffman编码
结果展示
K-means
将n个样本依据最小化类内距离的准则分到K个聚类中
算法的步骤是：
1、先随机选择K个初始的聚类中心
2、计算每个样本和这k个聚类中心的距离，按照最近原则将这些点分到这K个聚类中
3、重新计算每个聚类的均值，再进行划分
4、直到聚类结果没有变化时，算法收敛
K-means算法实现起来比较简单，空间和计算复杂度较低，经过有限步数就能够收敛得到聚类输出，但是最后的结果受初始聚类均值选择的影响，这有可能导致收敛于不同的局部极小解，而且这个算法需要预先设定聚类个数，这个在实际使用时很难判断
pythonr型聚类和q型聚类图要从数据挖掘的角度看。pythonr型聚类和q型聚类是一种定量方法，可以从数据挖掘的角度来看。q型聚类是对样本进行定量分析的多元统计方法，可以分为划分聚类、层次聚类、基于密度的聚类、基于网格的聚类。
聚类分析。我们先从二维空间说起，比如一个组织中的雇佣关系存在四种模式，x轴和y轴分别代表着企业对员工提供的诱因与企业对员工期望的贡献。两个坐标轴划分出了四种雇佣关系，企业对员工提供的诱因与企业对员工期望的贡献两个指标共同可以反映一个企业的员工——组织关系，但在实践中，大量调查结果汇总起来的散点图会因为回答的差异，显现得有一些散乱。这时候，我们可以在每个象限中，对测量的指标在每个维度进行打分，对两个维度的得分进行计算均值，得到点M(xbar，ybar)，我们可以根据其他点距离点M的几何距离d，在一个自定义L的范围内归类我们问卷调查中得到的回答，对这个L范围内的点归为一类。其他情境下，比如更多维的情况下，一个研究问题需要用多个指标以整体的方式出现，共同代表研究问题的特征，我们可以使用Kmeans聚类来进行数据的划分。Kmeans的思想是，将数据划分为指定的k个簇，簇的中心点由各个簇样本均值计算所得。对于指定的k个簇，簇内样本越相似，聚类效果越好。他的思想和OLS很相近，目的是簇内样本的离差平方和J达到最小。关于最佳k值的确定，因为随着簇数量增加，簇中样本量越来越少，簇内离差平方和J也会越来越小，J的拐点，簇内离差平方和突然减小的点，就是J对各个子簇中心求导为0的点，就是最佳的k值。对于一些我们可以直观分辨种类的情况，这里我引用了一个关于鸢尾花种类的数据
