关于数据挖掘:Python实现谱聚类Spectral-Clustering算法和改变簇数结果可视化比较

谱聚类是一种将数据的相似矩阵的谱利用于降维的技术。它是有用且易于实现的聚类办法。

Scikit-learn API 提供了谱聚类来实现 Python 中的谱聚类办法。谱聚类将聚类利用于归一化拉普拉斯算子的投影。在本教程中，咱们将简要理解如何在 Python 中应用谱聚类对数据进行聚类和可视化。教程涵盖：

from numpy import random

咱们将通过应用 make_blob() 函数生成一个简略的数据集并在图中将其可视化。

random.seed
make_blobs

plt
plt.show

这是一个易于了解的数据，因而咱们将应用谱聚类办法对其进行聚类。

咱们将应用谱聚类定义模型，而后咱们将它拟合到 x 数据上。谱聚类须要聚类的数量，因而将 4 设置为 n_cluster 参数。您能够查看类的参数并依据您的剖析和指标数据更改它们。

SptlCltg.fit(x)


SelCg(n_clusters=4)

接下来，咱们将在图中可视化聚类数据。为了按色彩辨别聚类，咱们将从拟合模型中提取标签数据。

labels = sc.labels_

plt.scatter(x\[:,0\], x\[:,1\], c=labels)
plt.show()

咱们还能够通过扭转簇数来查看聚类后果。

plt
f.add_subplot
for i in range:
 sc = Serurg.fit
 f.add_subplot
 plt.scatter
 plt.legen

plt.show

在本教程中，咱们简要理解了如何应用 Python 中对数据进行聚类和可视化。

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