博客

Scikit-learn 是一款流行的机器学习库，提供了多种聚类算法，其中之一就是 MeanShift。

MeanShift 算法介绍

MeanShift 是一种基于密度的聚类算法，可以根据样本点的密度分布，自动确定聚类中心的个数，且支持非球形簇的聚类。它的实现方式是，从一个样本点随机出发，计算样本点在以自身为圆心半径为 bandwidth 的球形区域内，所有点的均值位置，并将当前样本点移动到该位置。然后重复以上过程直到收敛。

sklearn.cluster.MeanShift 函数使用方法

sklearn.cluster.MeanShift 函数实现了 MeanShift 聚类算法，函数的调用方式如下：

from sklearn.cluster import MeanShift

clt = MeanShift(bandwidth=2)
clt.fit(data)

其中，bandwidth 表示球形区域的半径，默认值为1。data 表示用于聚类的数据特征矩阵。

MeanShift 函数的返回值

sklearn.cluster.MeanShift 函数的 fit 方法会返回以下两个属性：

• cluster_centers_：聚类中心点的坐标
• labels_：每个样本点的聚类标签

MeanShift 使用例子

例子一：使用 MeanShift 聚类鸢尾花数据集

我们使用 sklearn 自带的鸢尾花数据集，首先导入相关的包，以及数据集。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.cluster import MeanShift
from sklearn.datasets import load_iris

iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

然后我们使用 MeanShift 聚类算法对数据进行聚类。

clt = MeanShift()
clt.fit(X)

最后我们将聚类结果可视化。

colors = ['r', 'g', 'b', 'c', 'm', 'y', 'k', 'w']

for i in range(len(X)):
    plt.scatter(X[i, 0], X[i, 1], color=colors[clt.labels_[i]])
plt.show()

运行后会出现一个散点图，其中不同颜色的点表示不同的聚类结果。

例子二：使用 MeanShift 聚类手写数字数据集

我们使用 sklearn 自带的手写数字数据集，首先导入相关的包，以及数据集。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.cluster import MeanShift
from sklearn.datasets import load_digits

digits = load_digits()
X = digits.data
y = digits.target

然后我们使用 MeanShift 聚类算法对数据进行聚类。

clt = MeanShift()
clt.fit(X)

最后我们将聚类结果可视化。

labels = np.unique(clt.labels_)
for label in labels:
    plt.figure()
    plt.title("cluster %d" % label)
    for i in range(len(X)):
        if clt.labels_[i] == label:
            plt.subplot(3, 5, i + 1)
            plt.imshow(X[i].reshape(8, 8), cmap=plt.cm.gray_r)
    plt.subplots_adjust(wspace=0, hspace=0)
    plt.show()

运行后会出现多个子图，每个子图表示一个类，其中包含了几个之前未分类的手写数字。