bichquan881
New member
## K-means phân cụm trong Python với mã nguồn
Phân cụm K-MEAN là một thuật toán học tập không giám sát đơn giản nhưng mạnh mẽ có thể được sử dụng để tìm các mẫu trong dữ liệu.Nó thường được sử dụng để trực quan hóa dữ liệu và phân tích dữ liệu khám phá.Trong hướng dẫn này, chúng tôi sẽ học cách thực hiện phân cụm K-MEAN trong Python bằng thư viện Scikit-Learn.
### 1. Phân cụm K-Means là gì?
Phân cụm K-mean là một thuật toán phân cụm nhằm mục đích phân vùng một tập hợp các điểm dữ liệu thành các cụm ** k **, trong đó mỗi điểm dữ liệu thuộc về cụm với giá trị trung bình gần nhất (centroid).Centroid của một cụm là trung bình của tất cả các điểm dữ liệu trong cụm đó.
Mục tiêu của phân cụm K-MEAN là tìm ra giá trị ** k **-giảm thiểu tổng số bình phương bên trong (WCSS).WCSS là thước đo khoảng cách giữa mỗi điểm dữ liệu và tâm cụm của nó.WCSS càng thấp, phân cụm càng tốt.
### 2. Làm thế nào để thực hiện phân cụm K-means trong Python?
Để thực hiện phân cụm K-means trong Python, chúng ta có thể sử dụng lớp `sklearn.cluster.kmeans`.Lớp này lấy các tham số sau:
* `n_cluster`: Số lượng cụm để tạo.
* `init`: Phương thức được sử dụng để khởi tạo các trung tâm cụm.
* `max_iter`: Số lần lặp tối đa để chạy thuật toán.
* `tol`: dung sai cho tiêu chí dừng.
Để sử dụng lớp `kmeans`, trước tiên chúng ta cần nhập nó từ mô -đun` sklearn.cluster`.
`` `Python
từ sklearn.cluster nhập kmeans
`` `
Sau đó, chúng tôi có thể tạo một đối tượng Kmeans và phù hợp với dữ liệu của chúng tôi.
`` `Python
kmeans = kmeans (n_cluster = 3)
kmeans.fit (x)
`` `
Phương thức `fit ()` sẽ phân cụm dữ liệu thành các cụm `k`.Các nhãn cụm có thể được truy cập bằng thuộc tính `labels_`.
`` `Python
Nhãn = kmeans.labels_
`` `
Chúng ta cũng có thể trực quan hóa các cụm bằng cách sử dụng hàm `Plot_clusters ()` từ mô -đun `sklearn.cluster.plot_kmeans ()`.
`` `Python
Từ sklearn.cluster.plot_kmeans nhập khẩu Plot_clusters
Plot_cluster (x, kmeans.cluster_centers_, nhãn)
`` `
Hình dưới đây cho thấy kết quả phân cụm K-means trên bộ dữ liệu đồ chơi.
! [Kết quả phân cụm K-MEAN] (https://scikit-learn.org/stable/_images/plot_kmeans_00.png)
### 3. Chọn đúng số cụm
Tham số quan trọng nhất đối với phân cụm K-MEAN là số lượng cụm, `K`.Giá trị tối ưu của `K` là giá trị giảm thiểu WCSS.Tuy nhiên, có thể khó tìm thấy giá trị tối ưu của `k`.
Một cách để chọn số lượng cụm là sử dụng phương thức ** khuỷu tay **.Phương pháp khuỷu tay liên quan đến việc vẽ WCSS so với số lượng cụm.Giá trị tối ưu của `k` là điểm mà đường cong bắt đầu uốn cong.
Hình sau đây cho thấy sơ đồ khuỷu tay cho bộ dữ liệu đồ chơi.
! [Biểu đồ khuỷu tay] (https://scikit-learn.org/stable/_images/plot_kmeans_01.png)
Biểu đồ khuỷu tay cho thấy giá trị tối ưu của `K` là 3.
Một cách khác để chọn số lượng cụm là sử dụng điểm số ** Silhouette **.Điểm bóng là thước đo mức độ tốt của mỗi điểm dữ liệu.Điểm bóng cho một điểm dữ liệu được xác định như sau:
`` `
s (i) = (b (i) - a (i)) / max (a (i), b (i))
`` `
Ở đâu:
* `B (i)` là khoảng cách trung bình giữa điểm dữ liệu và tất cả các điểm dữ liệu khác trong cùng một cụm.
* `A (i)` là khoảng cách trung bình giữa điểm dữ liệu và tất cả các điểm dữ liệu khác trong cụm gần nhất tiếp theo.
Điểm bóng cho một cụm là điểm số bóng trung bình
=======================================
## K-Means Clustering in Python with Source Code
K-means clustering is a simple yet powerful unsupervised learning algorithm that can be used to find patterns in data. It is often used for data visualization and exploratory data analysis. In this tutorial, we will learn how to perform K-means clustering in Python using the scikit-learn library.
### 1. What is K-means clustering?
K-means clustering is a clustering algorithm that aims to partition a set of data points into **k** clusters, where each data point belongs to the cluster with the nearest mean (centroid). The centroid of a cluster is the average of all the data points in that cluster.
The goal of K-means clustering is to find a **k**-value that minimizes the within-cluster sum of squares (WCSS). The WCSS is a measure of the distance between each data point and its cluster centroid. The lower the WCSS, the better the clustering.
### 2. How to perform K-means clustering in Python?
To perform K-means clustering in Python, we can use the `sklearn.cluster.KMeans` class. This class takes the following parameters:
* `n_clusters`: The number of clusters to create.
* `init`: The method used to initialize the cluster centroids.
* `max_iter`: The maximum number of iterations to run the algorithm.
* `tol`: The tolerance for the stopping criterion.
To use the `KMeans` class, we first need to import it from the `sklearn.cluster` module.
```python
from sklearn.cluster import KMeans
```
We can then create a KMeans object and fit it to our data.
```python
kmeans = KMeans(n_clusters=3)
kmeans.fit(X)
```
The `fit()` method will cluster the data into `k` clusters. The cluster labels can be accessed using the `labels_` attribute.
```python
labels = kmeans.labels_
```
We can also visualize the clusters using the `plot_clusters()` function from the `sklearn.cluster.plot_kmeans()` module.
```python
from sklearn.cluster.plot_kmeans import plot_clusters
plot_clusters(X, kmeans.cluster_centers_, labels)
```
The following figure shows the results of K-means clustering on a toy dataset.
### 3. Choosing the right number of clusters
The most important parameter to K-means clustering is the number of clusters, `k`. The optimal value of `k` is the one that minimizes the WCSS. However, it can be difficult to find the optimal value of `k`.
One way to choose the number of clusters is to use the **elbow method**. The elbow method involves plotting the WCSS against the number of clusters. The optimal value of `k` is the point where the curve starts to bend.
The following figure shows the elbow plot for the toy dataset.
The elbow plot shows that the optimal value of `k` is 3.
Another way to choose the number of clusters is to use the **silhouette score**. The silhouette score is a measure of how well each data point is clustered. The silhouette score for a data point is defined as follows:
```
s(i) = (b(i) - a(i)) / max(a(i), b(i))
```
where:
* `b(i)` is the average distance between the data point and all other data points in the same cluster.
* `a(i)` is the average distance between the data point and all other data points in the next nearest cluster.
The silhouette score for a cluster is the average silhouette score
Phân cụm K-MEAN là một thuật toán học tập không giám sát đơn giản nhưng mạnh mẽ có thể được sử dụng để tìm các mẫu trong dữ liệu.Nó thường được sử dụng để trực quan hóa dữ liệu và phân tích dữ liệu khám phá.Trong hướng dẫn này, chúng tôi sẽ học cách thực hiện phân cụm K-MEAN trong Python bằng thư viện Scikit-Learn.
### 1. Phân cụm K-Means là gì?
Phân cụm K-mean là một thuật toán phân cụm nhằm mục đích phân vùng một tập hợp các điểm dữ liệu thành các cụm ** k **, trong đó mỗi điểm dữ liệu thuộc về cụm với giá trị trung bình gần nhất (centroid).Centroid của một cụm là trung bình của tất cả các điểm dữ liệu trong cụm đó.
Mục tiêu của phân cụm K-MEAN là tìm ra giá trị ** k **-giảm thiểu tổng số bình phương bên trong (WCSS).WCSS là thước đo khoảng cách giữa mỗi điểm dữ liệu và tâm cụm của nó.WCSS càng thấp, phân cụm càng tốt.
### 2. Làm thế nào để thực hiện phân cụm K-means trong Python?
Để thực hiện phân cụm K-means trong Python, chúng ta có thể sử dụng lớp `sklearn.cluster.kmeans`.Lớp này lấy các tham số sau:
* `n_cluster`: Số lượng cụm để tạo.
* `init`: Phương thức được sử dụng để khởi tạo các trung tâm cụm.
* `max_iter`: Số lần lặp tối đa để chạy thuật toán.
* `tol`: dung sai cho tiêu chí dừng.
Để sử dụng lớp `kmeans`, trước tiên chúng ta cần nhập nó từ mô -đun` sklearn.cluster`.
`` `Python
từ sklearn.cluster nhập kmeans
`` `
Sau đó, chúng tôi có thể tạo một đối tượng Kmeans và phù hợp với dữ liệu của chúng tôi.
`` `Python
kmeans = kmeans (n_cluster = 3)
kmeans.fit (x)
`` `
Phương thức `fit ()` sẽ phân cụm dữ liệu thành các cụm `k`.Các nhãn cụm có thể được truy cập bằng thuộc tính `labels_`.
`` `Python
Nhãn = kmeans.labels_
`` `
Chúng ta cũng có thể trực quan hóa các cụm bằng cách sử dụng hàm `Plot_clusters ()` từ mô -đun `sklearn.cluster.plot_kmeans ()`.
`` `Python
Từ sklearn.cluster.plot_kmeans nhập khẩu Plot_clusters
Plot_cluster (x, kmeans.cluster_centers_, nhãn)
`` `
Hình dưới đây cho thấy kết quả phân cụm K-means trên bộ dữ liệu đồ chơi.
! [Kết quả phân cụm K-MEAN] (https://scikit-learn.org/stable/_images/plot_kmeans_00.png)
### 3. Chọn đúng số cụm
Tham số quan trọng nhất đối với phân cụm K-MEAN là số lượng cụm, `K`.Giá trị tối ưu của `K` là giá trị giảm thiểu WCSS.Tuy nhiên, có thể khó tìm thấy giá trị tối ưu của `k`.
Một cách để chọn số lượng cụm là sử dụng phương thức ** khuỷu tay **.Phương pháp khuỷu tay liên quan đến việc vẽ WCSS so với số lượng cụm.Giá trị tối ưu của `k` là điểm mà đường cong bắt đầu uốn cong.
Hình sau đây cho thấy sơ đồ khuỷu tay cho bộ dữ liệu đồ chơi.
! [Biểu đồ khuỷu tay] (https://scikit-learn.org/stable/_images/plot_kmeans_01.png)
Biểu đồ khuỷu tay cho thấy giá trị tối ưu của `K` là 3.
Một cách khác để chọn số lượng cụm là sử dụng điểm số ** Silhouette **.Điểm bóng là thước đo mức độ tốt của mỗi điểm dữ liệu.Điểm bóng cho một điểm dữ liệu được xác định như sau:
`` `
s (i) = (b (i) - a (i)) / max (a (i), b (i))
`` `
Ở đâu:
* `B (i)` là khoảng cách trung bình giữa điểm dữ liệu và tất cả các điểm dữ liệu khác trong cùng một cụm.
* `A (i)` là khoảng cách trung bình giữa điểm dữ liệu và tất cả các điểm dữ liệu khác trong cụm gần nhất tiếp theo.
Điểm bóng cho một cụm là điểm số bóng trung bình
=======================================
## K-Means Clustering in Python with Source Code
K-means clustering is a simple yet powerful unsupervised learning algorithm that can be used to find patterns in data. It is often used for data visualization and exploratory data analysis. In this tutorial, we will learn how to perform K-means clustering in Python using the scikit-learn library.
### 1. What is K-means clustering?
K-means clustering is a clustering algorithm that aims to partition a set of data points into **k** clusters, where each data point belongs to the cluster with the nearest mean (centroid). The centroid of a cluster is the average of all the data points in that cluster.
The goal of K-means clustering is to find a **k**-value that minimizes the within-cluster sum of squares (WCSS). The WCSS is a measure of the distance between each data point and its cluster centroid. The lower the WCSS, the better the clustering.
### 2. How to perform K-means clustering in Python?
To perform K-means clustering in Python, we can use the `sklearn.cluster.KMeans` class. This class takes the following parameters:
* `n_clusters`: The number of clusters to create.
* `init`: The method used to initialize the cluster centroids.
* `max_iter`: The maximum number of iterations to run the algorithm.
* `tol`: The tolerance for the stopping criterion.
To use the `KMeans` class, we first need to import it from the `sklearn.cluster` module.
```python
from sklearn.cluster import KMeans
```
We can then create a KMeans object and fit it to our data.
```python
kmeans = KMeans(n_clusters=3)
kmeans.fit(X)
```
The `fit()` method will cluster the data into `k` clusters. The cluster labels can be accessed using the `labels_` attribute.
```python
labels = kmeans.labels_
```
We can also visualize the clusters using the `plot_clusters()` function from the `sklearn.cluster.plot_kmeans()` module.
```python
from sklearn.cluster.plot_kmeans import plot_clusters
plot_clusters(X, kmeans.cluster_centers_, labels)
```
The following figure shows the results of K-means clustering on a toy dataset.
### 3. Choosing the right number of clusters
The most important parameter to K-means clustering is the number of clusters, `k`. The optimal value of `k` is the one that minimizes the WCSS. However, it can be difficult to find the optimal value of `k`.
One way to choose the number of clusters is to use the **elbow method**. The elbow method involves plotting the WCSS against the number of clusters. The optimal value of `k` is the point where the curve starts to bend.
The following figure shows the elbow plot for the toy dataset.
The elbow plot shows that the optimal value of `k` is 3.
Another way to choose the number of clusters is to use the **silhouette score**. The silhouette score is a measure of how well each data point is clustered. The silhouette score for a data point is defined as follows:
```
s(i) = (b(i) - a(i)) / max(a(i), b(i))
```
where:
* `b(i)` is the average distance between the data point and all other data points in the same cluster.
* `a(i)` is the average distance between the data point and all other data points in the next nearest cluster.
The silhouette score for a cluster is the average silhouette score
