python 聚类分析

scipy.cluster是scipy下的一个做聚类的package, 共包含了两类聚类方法:
1. 矢量量化(scipy.cluster.vq):支持vector quantization 和 k-means 聚类方法
2. 层次聚类(scipy.cluster.hierarchy):支持hierarchical clustering 和 agglomerative clustering(凝聚聚类)

聚类方法实现:k-means和hierarchical clustering.

###cluster.py#导入相应的包import scipy
import scipy.cluster.hierarchy as sch
from scipy.cluster.vq import vq,kmeans,whiten
import numpy as np
import matplotlib.pylab as plt#生成待聚类的数据点,这里生成了20个点,每个点4维:points=scipy.randn(20,4)  

#1. 层次聚类#生成点与点之间的距离矩阵,这里用的欧氏距离:disMat = sch.distance.pdist(points,'euclidean') 
#进行层次聚类:Z=sch.linkage(disMat,method='average') 
#将层级聚类结果以树状图表示出来并保存为plot_dendrogram.pngP=sch.dendrogram(Z)
plt.savefig('plot_dendrogram.png')#根据linkage matrix Z得到聚类结果:cluster= sch.fcluster(Z, t=2, criterion='inconsistent')

print "Original cluster by hierarchy clustering:\n",cluster#2. k-means聚类#将原始数据做归一化处理data=whiten(points)#使用kmeans函数进行聚类,输入第一维为数据,第二维为聚类个数k.#有些时候我们可能不知道最终究竟聚成多少类,一个办法是用层次聚类的结果进行初始化.当然也可以直接输入某个数值. #k-means最后输出的结果其实是两维的,第一维是聚类中心,第二维是损失distortion,我们在这里只取第一维,所以最后有个[0]centroid=kmeans(data,max(cluster))[0]  

#使用vq函数根据聚类中心对所有数据进行分类,vq的输出也是两维的,[0]表示的是所有数据的labellabel=vq(data,centroid)[0] 

print "Final clustering by k-means:\n",label1234567891011121314151617181920212223242526272829303132333435363738

在Terminal中输入:python cluster.py
输出:
Original cluster by hierarchy clustering:
[4 3 3 1 3 3 2 3 2 3 2 3 3 2 3 1 3 3 2 2]
Final clustering by k-means:
[1 2 1 3 1 2 0 2 0 0 0 2 1 0 1 3 2 2 0 0]
数值是随机标的,不用看,只需要关注同类的是哪些.可以看出层次聚类的结果和k-means还是有区别的

运行过程中出现了该问题SyntaxError: non-keyword arg after keyword arg

Python中调用函数时，有时会报SyntaxError: non-keyword arg after keyword arg错误。
这通常是因为函数中定义了部分参数的默认值，Python中*arg表示任意多个无名参数，类型为tuple(元组)，**kwargs表示关键字参数，为dict(字典)，因此没有默认值的参数，即*arg 要放在前面，**kwargs 要放在后面，出现这个错误后，可以在有默认值的参数前加上参数名即可。

cluster= sch.fcluster(Z, t=2, 'inconsistent') 出现上述错误1

cluster= sch.fcluster(Z, t=2, criterion='inconsistent')则正常1

补充:一些函数的用法

1.linkage(y, method=’single’, metric=’euclidean’)
共包含3个参数:
y是距离矩阵,由pdist得到;method是指计算类间距离的方法,比较常用的有3种:
(1)single:最近邻,把类与类间距离最近的作为类间距
(2)complete:最远邻,把类与类间距离最远的作为类间距
(3)average:平均距离,类与类间所有pairs距离的平均

其他的method还有如weighted,centroid等等,具体可以参考: http://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.cluster.hierarchy.linkage.html#scipy.cluster.hierarchy.linkage

2.fcluster(Z, t, criterion=’inconsistent’, depth=2, R=None, monocrit=None)
第一个参数Z是linkage得到的矩阵,记录了层次聚类的层次信息; t是一个聚类的阈值-“The threshold to apply when forming flat clusters”,在实际中,感觉这个阈值的选取还是蛮重要的.另外,scipy提供了多种实施阈值的方法(criterion):

其他的参数我用的是默认的,具体可以参考:
http://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.cluster.hierarchy.fcluster.html#scipy.cluster.hierarchy.fcluster

3.kmeans(obs, k_or_guess, iter=20, thresh=1e-05, check_finite=True)
输入obs是数据矩阵,行代表数据数目,列代表特征维度; k_or_guess表示聚类数目;iter表示循环次数,最终返回损失最小的那一次的聚类中心;
输出有两个,第一个是聚类中心(codebook),第二个是损失distortion,即聚类后各数据点到其聚类中心的距离的加和.

参考页面:http://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.cluster.vq.kmeans.html#scipy.cluster.vq.kmeans12

4.vq(obs, code_book, check_finite=True)
根据聚类中心将所有数据进行分类.obs为数据,code_book则是kmeans产生的聚类中心.
输出同样有两个:第一个是各个数据属于哪一类的label,第二个和kmeans的第二个输出是一样的,都是distortion

参考页面:
http://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.cluster.vq.vq.html#scipy.cluster.vq.vq123

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