7、机器学习与编程工具全解析

机器学习与编程工具全解析

1. 决策树实现

决策树的创建从根节点开始。第一步是选择一个数据属性，并基于此属性设置一个逻辑测试。当得到一组结果后，可以进行分支并创建另一组测试，用于创建子节点。一旦至少有一个子节点，就可以对其应用递归拆分过程，以确保得到纯净的决策树叶节点。需要注意的是，纯度水平是根据从单个类别中衍生出的案例数量来确定的。此时，可以开始修剪决策树，去除任何不能提高分类阶段准确性的部分。此外，还需要评估基于每个属性执行的每一次拆分，以确定最优属性和拆分方式。

下面以鸢尾花数据集为例，借助Scikit - learn库进行决策树的实现，不过书中未给出此部分具体代码，大家可以参考Scikit - learn官方文档进行操作，基本流程如下：
1. 加载鸢尾花数据集。
2. 选择合适的属性进行逻辑测试。
3. 递归拆分节点。
4. 修剪决策树。

2. K - 均值聚类

无监督学习方法非常适合处理无标签数据，其中K - 均值聚类是一种流行的无监督学习算法和聚类技术。其核心思想是根据数据值的相似性构建数据簇。具体步骤如下：
1. 确定K值，即定义的簇的总数。
2. 将簇构建为K个点，每个点持有代表整个簇的平均值。
3. 根据最接近的平均值为数据值分配簇。
4. 经过多次迭代，核心值会移动到使性能指标较低的位置，此时得到聚类结果。

2.1 代码实现

以下是使用UCI手写数字数据集进行K - 均值聚类的代码：

from time import time
imp