22、聚类算法的应用与实践

聚类算法的应用与实践

1. K-Means算法的局限性与参数选择

K-Means算法虽然具有快速和可扩展的优点，但并非完美。在选择聚类数量k时，需要多次运行算法以避免次优解，且需手动指定k值，这可能会带来一些麻烦。

通过实验发现，当k=3和k=6时，聚类效果不佳；而当k=4或k=5时，聚类效果较好。其中，k=4时索引为1的聚类较大，k=5时所有聚类大小相似。尽管k=4的整体轮廓分数略高于k=5，但为了获得大小相似的聚类，选择k=5可能是个不错的主意。

此外，K-Means在处理大小不同、密度不同或非球形形状的聚类时表现不佳。例如，对于包含三个不同维度、密度和方向的椭球聚类的数据集，K-Means无法正确聚类。在这种情况下，高斯混合模型可能会有更好的表现。

在运行K-Means之前，对输入特征进行缩放非常重要，否则聚类可能会被拉伸，导致算法性能下降。虽然缩放特征不能保证所有聚类都是完美的球形，但通常可以改善聚类效果。

2. 聚类在图像分割中的应用

图像分割是将图像划分为多个区域的任务，包括语义分割和实例分割。这里我们采用更简单的颜色分割方法，即根据像素颜色的相似性将其分配到同一区域。

以下是使用K-Means进行图像分割的具体步骤：
1. 加载图像 ：使用Matplotlib的 imread() 函数加载图像。

from matplotlib.image import imread  # 也可以使用 `imageio.imread()`
im