14、聚类算法应用分析与模型优化策略

聚类算法应用分析与模型优化策略

1. 聚类算法概述

聚类算法在实际应用中并不像最初人们认为的那样完美，存在诸多问题，一致性就是其中一个显著的问题。例如，K - Means 和 EM 聚类满足丰富性和尺度不变性，但不满足一致性，这使得对聚类进行测试几乎变得不可能，通常只能通过轶事和示例来进行分析。

2. 音乐分类示例

2.1 数据收集

音乐从 1100 年至今积累了海量数据，包括 MP3、CD、黑胶唱片和书面乐谱等。为了避免版权问题，我们仅使用专辑的公开信息，如艺术家、歌曲名称、流派（如果可用）以及其他可获取的特征。通过 Discogs.com 可以获取大量相关的 XML 数据。这里我们聚焦于爵士乐，因为它很难被精确分类。从 http://www.scaruffi.com/jazz/best100.html 下载了约 1200 张最佳爵士专辑的元数据（年份、艺术家、流派等），并使用 Discogs API 对这些信息进行注释，发现与爵士乐相关的独特风格有 128 种。

2.2 K - Means 数据分析

和 KNN 算法类似，我们需要确定一个最优的 K 值。假设我们要将所有唱片放在一个有 25 个插槽的架子上，就可以使用 K = 25 对数据进行聚类。以下是实现代码：

import csv
from sklearn.cluster import KMeans
data = []
artists = []
years = []
with open('data/annotated_jazz_albums.csv', 'rb') as