使用Python和Sklearn创建动画来展示4种基于质心的聚类算法

使用Python和Sklearn创建动画展示4种基于质心的聚类算法

使用数据可视化和动画来理解4个基于质心的聚类算法的过程。

聚类分析

聚类分析是一种有效的机器学习技术，通过数据的相似性和差异性对数据进行分组。得到的数据组可以用于各种目的，如分割、结构化和决策。

要执行聚类分析，有许多基于不同算法的方法可用。本文主要关注基于质心的聚类，这是一种常见且有用的技术。

基于质心的聚类

基本上，基于质心的技术通过反复计算以获得最优质心（聚类中心），然后将数据点分配给最近的质心。

由于有许多迭代，数据可视化可以用来表达过程中发生的情况。因此，本文的目的是使用Python和Sklearn创建动画，以展示基于质心的过程。

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Sklearn（Scikit-learn）是一个强大的库，可以帮助我们高效地执行聚类分析。以下是我们将使用的基于质心的聚类技术。

1. K均值聚类
2. MiniBatch K均值聚类
3. 分裂K均值聚类
4. 均值漂移聚类

让我们开始吧

获取数据

从导入库开始。

import numpy as npimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltimport seaborn as sns

作为示例，本文将使用一个生成的数据集，可以使用sklearn的make_blobs()轻松创建。如果您有自己的数据集，可以跳过此步骤。

from sklearn.datasets import make_blobsX, y…