Python机器学习中的可视化工具Yellowbrick：最佳聚类K值实战演示

最新推荐文章于 2024-10-29 10:05:43 发布
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本文介绍了在Python机器学习中，利用Yellowbrick库进行聚类分析时确定最佳K值的方法。通过创建肘部图来评估不同聚类数下的SSE，从而找到最优的聚类数量。

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Python机器学习中的可视化工具Yellowbrick：最佳聚类K值实战演示

在聚类分析中，确定最佳聚类数K是一项重要任务。一个很好的方法是绘制肘部图（Elbow Curve）。 Yellowbrick是一个Python库，它提供了许多可视化工具来帮助机器学习模型的建立和调整。这篇文章将介绍如何在Python中使用Yellowbrick来找到最佳的聚类数量K。

首先，我们需要准备一个数据集。在本文中，我们将使用sklearn库的make_blobs函数生成一个随机数据集。请确保你已经安装了sklearn和Yellowbrick，然后我们创建数据集并展示出来：

from sklearn.datasets import make_blobs
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成样本点
X, y = make_blobs
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Python实现简单聚类可视化
持续更新
06-08 999
使用KMeans算法进行聚类分析，其中n_clusters参数定义了要分成的簇的数量，random_state用于确保结果的重现性。对于每个聚类，我们绘制不同颜色的散点图，并在图例中注明簇的编号。在这个简单的例子中，我们展示了如何使用Python进行聚类分析并可视化聚类效果图。不过，在实际应用中，您可能需要更多的数据预处理和特征工程，以及更多高级机器学习算法的应用。我们将使用一个名为KMeans的算法来实现聚类，并使用Matplotlib库来绘制聚类效果图。Python实现简单聚类可视化。
python机器学习可视化工具Yellowbrick绘图获取最佳聚类K值实战示例
data+scenario+science+insight
07-06 371
机器学习可视化工具Yellowbrick绘图获取最佳聚类K值实战示例 目录 机器学习可视化工具Yellowbrick绘图获取最佳聚类K值实战示例 聚类评估指标Calinski-Harabasz（CH）及Kmeans惰性指标Inertia Yellowbrick绘图获取最佳聚类K值 经典的胳膊肘法（Elbow Method） ​ 聚类评估指标Calinski-Harabasz（CH）及Kmeans惰性指标Inertia Inertia:所有样本到其最近聚类中心距离的平方和。 .
Python实现K-means聚类过程可视化
罗小罗同学的博客
03-21 2210
机器学习算法可大致分为监督学习(Supervised learning)和无监督学习(Unsupervised learning)，当然了，还有半监督学习、弱监督学习等等，这里不展开介绍。监督学习常用于分类和预测，是让计算机去学习已经创建好的分类模型，使分类（预测）结果更好的接近所给目标值，从而对未来数据进行更好的分类和预测。因此，数据集中的所有变量被分为特征和目标，对应模型的输入和输出；数据集被分为训练集和测试集，分别用于训练模型和模型测试与评估。
金融风控2
qq_43429632的博客
09-18 298
特征选取 因为之前做过相关的特征分析，这里我们就针对查看相关的特征特性 感觉有些数据存在nan，0值。而且，特征类型存在区别，需要给他们进行编码等操作。所以我们得先进行特征预处理。 这种在匿名特征存在很多nan值，需要进行处理。常见的方法有用0补充，用周围的数值补充和 ...
python聚类分析如何可视化？
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python聚类分析如何可视化？
python实现谱聚类代码并进行可视化
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python实现谱聚类代码并进行可视化，内涵样例数据集和代码
Python——K-means聚类分析及其结果可视化
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在数据分析和机器学习领域，K-Means是一种广泛使用的无监督学习算法，它主要用于执行聚类分析，即将数据集中的样本点自动分组到不同的类别中。K-Means算法的核心思想是通过迭代过程，不断调整样本点的所属类别，以...
Python机器学习实战：K均值聚类算法及其在Python中的实战
AI天才研究院
06-08 1011
Python机器学习实战：K均值聚类算法及其在Python中的实战 1.背景介绍 在数据科学和机器学习领域，聚类算法是一种重要的无监督学习方法。聚类算法的目标是将数据集中的样本划分为若干个簇，使得同一簇内的样本相似度较高，而不同簇之间的样本相似度较低。K均值
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02-15
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[Python数据分析]最通俗入门Kmeans聚类分析，可视化展示附代码。
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来源：数据STUDIO 算法进阶 本文约2300字，建议阅读12分钟 在这篇文章中，基于20家公司的股票价格时间序列数据。在这篇文章中，基于20家公司的股票价格时间序列数据。根据股票价格之间的相关性，看一下对这些公司进行聚类的四种不同方式。苹果（AAPL），亚马逊（AMZN），Facebook（META），特斯拉（TSLA），Alphabet（谷歌）（GOOGL），壳牌（SHEL），Suncor能...
层次聚类与TSNE可视化分析在Python中的应用
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自顶向下方法从一个包含所有样本的大聚类开始，然后逐步划分为更小的聚类，直到每个样本都单独形成一个聚类。在本文中，我们将使用Python来实现层次聚类，并通过TSNE对聚类结果进行可视化分析。我们将使用Scikit-learn库中的AgglomerativeClustering进行层次聚类，以及Scikit-learn库中的TSNE进行数据降维和可视化。层次聚类帮助我们将数据分组，而TSNE则帮助我们在二维空间中展示数据的结构和相似性。每个样本在散点图中的位置表示其在降维空间中的坐标，颜色表示所属的聚类。
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很多同学都听说过数据集 (dataset)。实际上，熟练使用爬虫技术获取和整理数据集是机器学习的第一步。而下载下来的数据如何处理则是一门功课，几乎就是机器学习这门课的核心要义之一。今天我们来讨论一下，从网上获取数据后，如何对这些数据进行高级数据分析，可视化，最终你将学会如何建立你的第一个机器学习数据集。但在这之前，需要对数据进行预处理，作为入门计算机视觉的第二步，话不多说，我们开始吧。通过本文的学...
Python计算机视觉编程——第六章 图像聚类
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[机器学习] Yellowbrick使用笔记7-聚类可视化
You and Me
07-25 3727
聚类模型是试图检测未标记数据中模式的无监督方法。聚类算法主要有两类：聚集聚类将相似的数据点连接在一起，而质心聚类则试图在数据中找到中心或分区。Yellowbrick提供yellowbrick.cluster用于可视化和评估群集行为的模块。目前，我们提供了几种可视化工具来评估质心机制，特别是K均值聚类，帮助我们发现聚类度量中的最佳K参数。 代码下载 主要方法如下： Elbow Method：根据某个评分函数对聚类进行可视化，在曲线中寻找“Elbow”。 Silhouette Visualize：在一个模型中
使用肘部法则（Elbow Method）来确定最佳K值
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goTsHgo的博客
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通过以上步骤，您可以使用肘部法则确定最佳K值并进行用户聚类分析。这一过程包括数据加载、特征工程、SSE计算、可视化分析和模型训练，适合初学者在生产环境中实现。
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Kmeans算法的K值选择技巧【Elbow Method + Silhouette Score Method】
什么都干的派森
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具体来说，Silhouette Score 是一种衡量聚类结果质量的指标，它结合了聚类内部的紧密度和不同簇之间的分离度。这是一种绘制k值范围的平方和的方法。如果此图看起来像一只手臂，则k是选择的类似肘部的值。这是一种根据数据点与彼此相似的其他数据点的聚类程度来评估聚类质量的方法。使用距离公式计算该分数，并且选择具有最高分数的k值用于建模。该值的范围在 -1 到 1 之间，越接近 1 表示数据点聚类得越好，越接近 -1 则表示聚类结果较差。1.紧密度：数据点到同簇其他点的平均距离。上图的最佳值为2,3,4。
聚类 k-means、yellowbrick和信用卡用户实例 -- 023
小麦粒的Python
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