16、无监督学习：聚类与神经网络技术解析

无监督学习：聚类与神经网络技术解析

1. 聚类算法概述

聚类是无监督学习中的重要技术，用于将数据点分组为具有相似特征的簇。常见的聚类算法包括 K-Means、层次聚类和高斯混合模型（GMM）等。

1.1 K-Means 聚类可视化

在进行聚类分析后，我们可以通过可视化来直观地展示聚类结果。以下是一段用于绘制 K-Means 聚类结果的代码：

labels1 = algorithm.labels_
centroids1 = algorithm.cluster_centers_

## Here we prepare to plot the Clusters with data points and their centroids
h = 0.02
x_min, x_max = X1[:, 0].min() - 1, X1[:, 0].max() + 1
y_min, y_max = X1[:, 1].min() - 1, X1[:, 1].max() + 1
xx, yy = np.meshgrid(np.arange(x_min, x_max, h), np.arange(y_min, y_max, h))
Z = algorithm.predict(np.c_[xx.ravel(), yy.ravel()])

plt.figure(1 , figsize = (15 , 7) )
plt.clf()
Z = Z.reshape(xx.shape)
plt.imshow(Z , interpolation='nearest',
           extent=(xx.min(), xx.m