【Python實戰(zhàn)】無監(jiān)督學習—聚類、層次聚類、t-SNE，DBSCAN

LibraryPKU 2018-06-19

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【導讀】本文主要介紹了無監(jiān)督學習在Python上的實踐，圍繞著無監(jiān)督學習，講述了當前主流的無監(jiān)督聚類方法：數(shù)據(jù)準備，聚類，K-Means Python實現(xiàn)，層次聚類和其Python實現(xiàn)，t-SNE聚類，DBSCAN 聚類。并且附上作者自己的經(jīng)驗總結，博文附完整詳細代碼，建議大家收藏學習！

作者 | Vihar Kurama

編譯 | 專知

整理 | Mandy, Shengsheng

Unsupervised Learning with Python

無監(jiān)督學習是一類機器學習技術，用來發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的模式。注意：在無監(jiān)督算法中，數(shù)據(jù)是沒有標注的，即只給出輸入變量(X)，不給出相應的輸出變量。無監(jiān)督學習是讓算法自己去發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中有趣的結構。

人工智能科學家Yan Lecun解釋說，無監(jiān)督學習——讓機器自己學習，而不必被明確告知他們所做的每件事是對是錯——是“真正的”人工智能的關鍵。

監(jiān)督學習VS無監(jiān)督學習

在監(jiān)督學習中，系統(tǒng)試圖從之前給出的例子中學習。然而，在無監(jiān)督學習中，系統(tǒng)試圖直接從給出的示例中找到模式。如果數(shù)據(jù)集被標記了，則是一個監(jiān)督學習的問題，如果數(shù)據(jù)集沒有被標記，那么它就是一個無監(jiān)督學習的問題。

左邊的圖像是監(jiān)督學習的一個例子；我們使用回歸方法找到特征之間的最佳擬合線。右邊的圖像是無監(jiān)督學習的一個例子；在無監(jiān)督學習中，輸入是基于特征進行分離的，預測是基于它屬于哪個簇（cluster）。

重要術語

特征（Feature）：用于進行預測的輸入變量。

預測（Predictions）：當提供輸入示例時，模型的輸出。

示例（Example）：數(shù)據(jù)集的一行。一個示例包含一個或多個特征, 可能還有一個標簽。

標簽（Label）：特征的結果。

為無監(jiān)督學習準備數(shù)據(jù)

在本文中，我們使用Iris數(shù)據(jù)集進行第一次預測。該數(shù)據(jù)集包含一組具有5個屬性的150條記錄，這5個屬性為花瓣長度、花瓣寬度、萼片長度、萼片寬度和類別。Iris Setosa, Iris Virginica和Iris Versicolor是三個類。對于我們的無監(jiān)督算法，我們給出了Iris花的四個特征，并預測了它屬于哪個類。

我們使用Python中的sklearn庫加載Iris數(shù)據(jù)集，使用matplotlib進行數(shù)據(jù)可視化。下面是用于處理數(shù)據(jù)集的代碼部分。

# Importing Modules
from sklearn import datasets
import matplotlib.pyplot as plt

# Loading dataset
iris_df = datasets.load_iris()

# Available methods on dataset
print(dir(iris_df))

# Features
print(iris_df.feature_names)

# Targets
print(iris_df.target)

# Target Names
print(iris_df.target_names)
label = {0: 'red', 1: 'blue', 2: 'green'}

# Dataset Slicing
x_axis = iris_df.data[:, 0] # Sepal Length
y_axis = iris_df.data[:, 2] # Sepal Width

# Plotting
plt.scatter(x_axis, y_axis, c=iris_df.target)
plt.show()

輸出結果：

['DESCR', 'data','feature_names', 'target', 'target_names']
['sepal length (cm)', 'sepal width (cm)','petal length (cm)',
'petal width (cm)']
[0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 00 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 11 1 1 1 1 1 1 1
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2 22 2 2 2
2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
2 2 2 2 2 2 2 2]
['setosa' 'versicolor' 'virginica']

圖中：紫羅蘭色表示Setosa，綠色表示Versicolor，黃色表示Virginica

聚類（Clustering）

在聚類中，數(shù)據(jù)被分成幾個組。簡單來說：目的是將具有相似特征的群體分開并將它們賦予不同的簇（cluster）中。

可視化的例子，

在上圖中，左邊的圖像是未進行分類的原始數(shù)據(jù)，右邊的圖像是聚類的結果（根據(jù)數(shù)據(jù)的特征對數(shù)據(jù)進行劃分）。當給定一個要預測的輸入時，它將根據(jù)其特征在簇（cluster）中檢查其所屬哪一個類別，并進行預測。

Python中的K-Means聚類

K-Means是一種迭代聚類算法，旨在找到每次迭代中的局部最大值。由于我們知道涉及3個類，因此我們通過將參數(shù)“n_clusters”傳遞到KMeans模型中，對算法進行編程，將數(shù)據(jù)分組為3個類。

現(xiàn)在隨機的三個樣本點（輸入）被分配到三個簇（cluster）中。然后后面樣本點和這每一個點算一下質心距離（centroid distance），然后選出并放入最優(yōu)的簇（cluster）中。然后，重新計算所有簇（cluster）的centroids。

每一個聚類的中心是定義這一組樣本點的特征值的集合，檢查中心特征權重可以解釋每一個簇（cluster）代表的類型。

我們從sklearn庫中導入KMeans模型，擬合特征并進行預測。

K-Means在Python中的實現(xiàn):

# Importing Modules
from sklearn import datasets
from sklearn.cluster import KMeans

# Loading dataset
iris_df = datasets.load_iris()

# Declaring Model
model = KMeans(n_clusters=3)

# Fitting Model
model.fit(iris_df.data)

# Predicitng a single input
predicted_label = model.predict([[7.2, 3.5, 0.8, 1.6]])

# Prediction on the entire data
all_predictions = model.predict(iris_df.data)

# Printing Predictions
print(predicted_label)
print(all_predictions)

輸出結果：

[0]
[0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2 2 1 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
2 2 2 2 2 1 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 1 2 1 1 1 1 2 1
1 1 1 1 1 2 2 1 1 1 1 2 1 2 1 2 1 1 2 2 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 2 1 1 1 2 1
1 1 2 1 1 2]

層次聚類（Hierarchical Clustering）

顧名思義，層次聚類是一種構建聚類層次結構的算法。該算法從分配給自己簇（cluster）的所有數(shù)據(jù)開始。然后將兩個最近的簇（cluster）連接到同一個簇（cluster）中。最后，當只剩下一個簇（cluster）時，該算法就結束了。

層次聚類的完成可以用dendrogram來表示。現(xiàn)在讓我們看一個grain谷粒數(shù)據(jù)層次聚類的例子。

數(shù)據(jù)集地址:

https://raw./vihar/unsupervised-learning-with-python/master/seeds-less-rows.csv.

Python中的層次聚類實現(xiàn)：

# Importing Modules
from scipy.cluster.hierarchy import linkage, dendrogram
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

# Reading the DataFrame
seeds_df = pd.read_csv(
'https://raw./vihar/
unsupervised-learning-with-python/master/seeds-less-rows.csv')

# Remove the grain species from the DataFrame, save for later
varieties = list(seeds_df.pop('grain_variety'))

# Extract the measurements as a NumPy array
samples = seeds_df.values

'''
Perform hierarchical clustering on samples using the
linkage() function with the method='complete' keyword argument.
Assign the result to mergings.
'''
mergings = linkage(samples, method='complete')

'''
Plot a dendrogram using the dendrogram() function on mergings,
specifying the keyword arguments labels=varieties, leaf_rotation=90,
and leaf_font_size=6.
'''
dendrogram(mergings,
labels=varieties,
leaf_rotation=90,
leaf_font_size=6,
)

plt.show()

輸出結果：

K-Means與層次聚類的區(qū)別

層次聚類不能很好地處理大數(shù)據(jù)，但K-Means聚類可以。這是因為K-Means的時間復雜度是線性的，即O（n），而層次聚類的時間復雜度是二次方，即O（n2）。

在K-Means聚類中，因為我們初始化的時候，會任意選擇不同的簇（cluster），所以多次運行算法產(chǎn)生的結果可能會有所不同。然而層次聚類中是可重現(xiàn)的。

當簇（cluster）的形狀是超球形時（如2D中的圓，3D中的球），K-Means表現(xiàn)地很好。
K-Means不允許嘈雜的數(shù)據(jù)，而在層次中我們可以直接使用有噪聲的數(shù)據(jù)集進行聚類。

t-SNE聚類

它是一種無監(jiān)督學習可視化的方法。t-SNE表示t-distributed stochastic neighborembedding。

它將高維空間映射到可以可視化的二維或三維空間。具體地說，它通過一個二維或三維點對每個高維對象進行建模，其方式是相似的對象由附近的點建模，而不相似的對象則由高概率的遠點建模。

具體可以查看專知以前的t-SNE詳解：

你真的會用 t-SNE 么？有關 t-SNE 的小技巧

Python中，基于Iris數(shù)據(jù)集的t-SNE聚類實現(xiàn)：

# Importing Modules
from sklearn import datasets
from sklearn.manifold import TSNE
import matplotlib.pyplot as plt

# Loading dataset
iris_df = datasets.load_iris()

# Defining Model
model = TSNE(learning_rate=100)

# Fitting Model
transformed = model.fit_transform(iris_df.data)

# Plotting 2d t-Sne
x_axis = transformed[:, 0]
y_axis = transformed[:, 1]

plt.scatter(x_axis, y_axis, c=iris_df.target)
plt.show()

輸出結果：

其中，紫羅蘭色：Setosa，綠色：Versicolor，黃色：Virginica

這里Iris數(shù)據(jù)集具有四個特征（4d），它被變換并以二維圖形表示。類似地，t-SNE模型可以應用于具有n個特征的數(shù)據(jù)集。

DBSCAN聚類

DBSCAN（Density-Based Spatial Clusteringof Applications with Noise,具有噪聲的基于密度的聚類方法）是一種流行的聚類算法，用于替代預測分析中的K-means。它不要求您輸入簇（cluster）的個數(shù)才能運行。但作為交換，你必須調(diào)整其他兩個參數(shù)(eps和min_samples)。

DBSCAN算法的目的在于過濾低密度區(qū)域，發(fā)現(xiàn)稠密度樣本點。跟傳統(tǒng)的基于層次的聚類和劃分聚類的凸形聚類簇不同，該算法可以發(fā)現(xiàn)任意形狀的聚類簇，與傳統(tǒng)的算法相比它有如下優(yōu)點：

（1）與K-MEANS比較起來，不需要輸入要劃分的聚類個數(shù)；

（2）聚類簇的形狀沒有偏倚；

（3）可以在需要時輸入過濾噪聲的參數(shù)；

scikit-learn為eps和min_samples參數(shù)提供了一個默認值，但通常需要對它們進行優(yōu)化。eps是在同一鄰域中考慮的兩個數(shù)據(jù)點之間的最大距離。min_samples指的是簇（cluster）在鄰域中數(shù)據(jù)點數(shù)量的最小數(shù)目。

DBSCAN聚類的Python實現(xiàn)：

# Importing Modules
from sklearn.datasets import load_iris
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.cluster import DBSCAN
from sklearn.decomposition import PCA

# Load Dataset
iris = load_iris()

# Declaring Model
dbscan = DBSCAN()

# Fitting
dbscan.fit(iris.data)

# Transoring Using PCA
pca = PCA(n_components=2).fit(iris.data)
pca_2d = pca.transform(iris.data)

# Plot based on Class
for i in range(0, pca_2d.shape[0]):
if dbscan.labels_[i] == 0:
c1 = plt.scatter(pca_2d[i, 0], pca_2d[i, 1], c='r', marker='+')
elif dbscan.labels_[i] == 1:
c2 = plt.scatter(pca_2d[i, 0], pca_2d[i, 1], c='g', marker='o')
elif dbscan.labels_[i] == -1:
c3 = plt.scatter(pca_2d[i, 0], pca_2d[i, 1], c='b', marker='*')

plt.legend([c1, c2, c3], ['Cluster 1', 'Cluster 2', 'Noise'])
plt.title('DBSCAN finds 2 clusters and Noise')
plt.show()

輸出結果：

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