python-machine-learning-book实战：聚类结果可视化方法
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/py/python-machine-learning-book 聚类分析（Clustering Analysis）是机器学习中一种重要的无监督学习方法，用于将数据集中的样本按照相似性划分为不同的组或簇。而可视化聚类结果则是理解和解释聚类效果的关键步骤。本文将基于python-machine-learning-book项目，介绍几种常用的聚类结果可视化方法，并结合实例代码和图片进行详细说明。
数据准备与聚类基础
在进行聚类结果可视化之前，我们需要先准备数据并进行聚类分析。python-machine-learning-book项目中提供了丰富的数据集和聚类算法实现。例如，我们可以使用sklearn.datasets中的make_blobs函数生成模拟的聚类数据，如code/ch11/ch11.ipynb所示：
from sklearn.datasets import make_blobs
X, y = make_blobs(n_samples=150,
n_features=2,
centers=3,
cluster_std=0.5,
shuffle=True,
random_state=0)
这段代码生成了一个包含150个样本、2个特征、3个中心的数据集，我们可以使用k-means等聚类算法对其进行聚类。
常用聚类结果可视化方法
原始数据与聚类结果对比可视化
将原始数据和聚类后的结果进行对比可视化，可以直观地展示聚类算法的效果。在python-machine-learning-book项目的faq/issues-with-clustering.md中，提供了这样的示例。原始未标记数据的可视化如下：
经过k-means聚类后的结果可视化如下：
通过对比这两张图片，我们可以清晰地看到聚类算法将数据分成了3个不同的簇。
肘部法（Elbow Method）可视化
肘部法是一种用于确定最佳聚类数目的常用方法，它通过绘制不同聚类数k对应的聚类误差（如SSE）来选择最佳k值。在faq/issues-with-clustering.md中，展示了肘部法的可视化结果：
从图中可以看出，当k=3时，误差曲线出现明显的拐点，即“肘部”，因此可以认为最佳聚类数为3。
轮廓系数图（Silhouette Plot）可视化
轮廓系数（Silhouette Coefficient）是一种用于评估聚类质量的指标，它结合了聚类的紧密度和分离度。轮廓系数图可以直观地展示每个样本的轮廓系数，帮助我们判断聚类效果的好坏。在faq/issues-with-clustering.md中，分别展示了“好”的和“差”的聚类结果对应的轮廓系数图。
“好”的聚类结果（k=3）的轮廓系数图如下：
“差”的聚类结果（k=2）的轮廓系数图如下：
通过比较这两张图，我们可以看到“好”的聚类结果中，大部分样本的轮廓系数较高，且不同簇的轮廓系数分布较为均匀；而“差”的聚类结果中，样本的轮廓系数较低，且分布不均匀。
总结
本文介绍了python-machine-learning-book项目中常用的聚类结果可视化方法，包括原始数据与聚类结果对比可视化、肘部法可视化和轮廓系数图可视化。这些方法可以帮助我们直观地理解聚类算法的效果，选择最佳的聚类数目，并评估聚类质量。在实际应用中，我们可以根据具体的数据集和聚类算法选择合适的可视化方法，以便更好地分析和解释聚类结果。更多关于聚类分析的内容，可以参考项目中的code/ch11/ch11.ipynb和faq/issues-with-clustering.md等文件。
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
