13、机器学习中的聚类与强化学习算法详解

机器学习中的聚类与强化学习算法详解

聚类算法实例

聚类是机器学习中重要的无监督学习方法，用于将数据点划分为不同的组或簇。以下将介绍多种聚类算法及其实现。

1. 库安装

首先，需要安装 scikit-learn 库，可使用 pip 进行安装：

sudo pip install scikit-learn

安装完成后，可通过以下代码检查库的版本：

import sklearn
print(sklearn.__version__)

2. 聚类数据集

可以使用 make_classification() 函数创建一个用于研究的二分类数据集。以下是创建和总结合成聚类数据集的示例代码：

from numpy import where
from sklearn.datasets import make_classification
from matplotlib import pyplot

# 定义数据集
x, y = make_classification(n_samples=1000, n_features=2, n_informative=2, n_redundant=0, n_clusters_per_class=1, random_state=4)