机器学习入门项目：聚类分析基础与可视化实践

机器学习入门项目：聚类分析基础与可视化实践

ML-For-Beginners 微软出品的面向初学者的机器学习课程，提供了一系列实践项目和教程，旨在帮助新手逐步掌握Python、Azure ML等工具进行数据预处理、模型训练及部署。 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ml/ML-For-Beginners

聚类分析概述

聚类分析是一种无监督学习技术，它假设数据集没有标签或输入不与预定义的输出匹配。通过多种算法对未标记数据进行分类，根据数据中识别的模式提供分组。这种技术特别适用于数据探索，能够帮助我们发现趋势和模式。

聚类在实际生活中的应用

聚类无处不在：

• 日常生活中：整理家庭成员衣物时自动分类袜子、衬衫、裤子等
• 商业领域：市场细分分析不同年龄群体的购买偏好
• 医疗领域：从医学扫描图像中识别肿瘤
• 金融领域：检测信用卡交易中的欺诈行为

聚类算法类型详解

Scikit-learn提供了丰富的聚类方法，选择取决于具体使用场景：

1. 层次聚类(Hierarchical Clustering)

通过数据点之间的邻近度进行分类，形成层次结构的聚类。Scikit-learn中的Agglomerative聚类属于此类。

2. 质心聚类(Centroid Clustering)

最流行的K-Means算法就属于此类，需要预先指定聚类数量K。

3. 基于分布的聚类(Distribution-based)

基于统计模型，计算数据点属于某个聚类的概率。

4. 基于密度的聚类(Density-based)

根据数据点密度进行聚类，远离群体的点被视为异常值。DBSCAN、Mean-shift和OPTICS属于此类。

5. 基于网格的聚类(Grid-based)

针对多维数据集创建网格，将数据划分到网格单元中形成聚类。

关键概念解析

转导式 vs 归纳式

• 转导式推理：从特定训练案例映射到特定测试案例
• 归纳式推理：从训练案例推导一般规则再应用于测试案例

平面 vs 非平面几何

• 平面几何：使用欧几里得距离测量
• 非平面几何：使用非欧几里得距离测量

约束聚类

在半监督学习中引入"不能链接"或"必须链接"的约束条件。

实战：尼日利亚音乐数据聚类分析

数据准备

首先导入必要的库并加载数据：

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import seaborn as sns

df = pd.read_csv("../data/nigerian-songs.csv")
df.head()

数据探索

查看数据基本信息：

df.info()

检查缺失值：

df.isnull().sum()

数据统计描述：

df.describe()

数据可视化

使用Seaborn绘制数据分布：

# 绘制音乐特征分布
plt.figure(figsize=(15,10))
sns.set_theme(style="whitegrid")

features = ['danceability', 'acousticness', 'energy', 
           'instrumentalness', 'liveness', 'speechiness']

for i, feature in enumerate(features):
    plt.subplot(2,3,i+1)
    sns.boxplot(x='artist_top_genre', y=feature, data=df)
    plt.xticks(rotation=90)
    plt.title(f'{feature.capitalize()} by Genre')

plt.tight_layout()
plt.show()

聚类特征选择

选择适合聚类的数值特征：

cluster_features = ['popularity', 'danceability', 'acousticness', 
                   'energy', 'instrumentalness', 'liveness', 
                   'speechiness', 'tempo']

数据标准化

from sklearn.preprocessing import StandardScaler

X = df[cluster_features]
scaler = StandardScaler()
X_scaled = scaler.fit_transform(X)

聚类算法选择建议

根据数据特点选择合适算法：

• 数据分布均匀且维度不高：K-Means
• 数据密度不均匀：DBSCAN或OPTICS
• 需要层次结构：Agglomerative聚类
• 数据呈非平面分布：谱聚类

结语

通过本教程，我们系统学习了聚类分析的基本概念、算法类型和实际应用。在尼日利亚音乐数据的探索中，我们实践了数据准备、可视化和特征选择的关键步骤。聚类分析作为强大的数据探索工具，能够帮助我们发现数据中隐藏的模式和结构，为后续深入分析奠定基础。

下一步可以尝试不同的聚类算法，评估聚类效果，并解释发现的音乐群体特征。这将帮助我们更好地理解尼日利亚音乐市场的听众偏好和音乐风格分布。

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