python clustering 예제

이 코스의 4주차에는 클러스터링에 대한 몇 가지 훌륭한 강의가 있어 보다 심층적인 이해를 제공합니다. 이러한 클러스터는 원래 클러스터와 약간 다릅니다. 이것은 임의의 초기화 트랩의 결과입니다. 기본적으로 시작 중심은 k-mean 클러스터링에서 클러스터의 위치를 지정할 수 있습니다. 파이썬에서 k-means를 실행하려면 공상 과학 키트 학습에서 KMeans를 가져와야합니다. 클러스터링 문제의 경우 유명한 재커리의 가라데 클럽 데이터 세트를 사용합니다. 연구에 대한 자세한 내용은 연결된 논문을 참조하십시오. 많은 클러스터링 알고리즘은 Scikit-Learn 및 다른 곳에서 사용할 수 있지만 가장 이해하기 쉬운 알고리즘은 sklearn.cluster.KMeans에서 구현되는 k-means 클러스터링이라고 하는 알고리즘입니다. 또한 반 감독 형 기계 학습이라고도하는 감독 및 감독되지 않은 기계 학습의 메시가 있습니다. 실제 예제로 는 상황이 더 복잡해지는 경우가 많습니다. 예를 들어, 먼저 기능 감소를 위해 감독되지 않은 기계 학습을 사용하려는 경우, 일단 사용한 후 감독된 기계 학습으로 전환할 수 있습니다(예: 플랫 클러스터링으로 데이터를 두 개의 클러스터로 그룹화하는 경우) 감독 학습을 위한 두 개의 레이블을 사용할 수 있습니다.

K-means는 단순성과 성능으로 인해 클러스터링에 있어 많은 사람들이 금본위제로 간주되기 때문에, 우리가 시험해 볼 첫 번째 수단입니다. 클러스터링 패키지의 무리를 테스트할 예정이므로 각 패키지를 반복하여 동시에 맞출 수 있습니다. 아래를 참조하십시오. sklearn.cluster에서 KMeans 가져오기는 K-평균 클러스터링 알고리즘을 참조합니다. 클러스터링의 일반적인 개념은 다양한 방법을 사용하여 데이터 포인트를 함께 클러스터링하는 것입니다. 당신은 아마 K-Means 수단과 함께 할 수있는 뭔가를 사용하는 것을 추측 할 수 있습니다. 결국 일어나는 일은 중심 또는 프로토타입 지점이 식별되고 데이터 요소가 가장 가까운 중심을 따라 그룹으로 “클러스터”됩니다. 스펙트럼 클러스터링 기법은 정규화된 라플락시안의 투영에 클러스터링을 적용합니다. 이미지 클러스터링의 경우 스펙트럼 클러스터링이 매우 잘 작동합니다. 당신은 질문이있는 경우, 확실히 우리가 아래의 의견에 알려. 또한 실험해 본 클러스터링 프로젝트를 자유롭게 첨부할 수 있습니다! K-평균 클러스터링은 자율 학습에 속하는 개념입니다.

이 알고리즘은 레이블이 지정되지 않은 데이터 내에서 그룹을 찾는 데 사용할 수 있습니다. 이 개념을 설명하기 위해 파이썬에서 K-평균 클러스터링의 간단한 예제를 검토하겠습니다. K-Means 클러스터링에는 매우 잘 작동하지만 자체적인 문제가 있습니다. 즉, 클러스터링의 한 가지 흥미로운 응용 프로그램은 이미지 내에서 색상 압축에 있습니다. 예를 들어 수백만 개의 색상이 있는 이미지가 있다고 가정해 보겠습니다. 대부분의 이미지에서 많은 수의 색상이 사용되지 않으며 이미지의 많은 픽셀은 유사하거나 동일한 색상을 갖습니다. 예를 들어 Scikit-Learn 데이터 집합 모듈의 다음 그림에 표시된 이미지를 고려해 보십시오(이 작업을 수행하려면 베개 파이썬 패키지를 설치해야 합니다). 이것은 우리가 원했던 결과가 아니지만 이를 방지하는 한 가지 방법은 최상의 클러스터를 찾기 위해 더 나은 초기 시드를 제공하는 k-means ++ 알고리즘입니다. 다행히도 이것은 파이썬에서 사용할 k-means 구현에서 자동으로 수행됩니다. Python의 tkinter 모듈을 사용하여 간단한 그래픽 사용자 인터페이스에 클러스터를 표시할 수 있습니다.

그러나 이 포스트는 매우 인기 있는 클러스터링 기술인 K-Means의 내부 작동을 해명하려고 합니다.

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