任务一

对以下数据集使用K均值聚类算法：

1）观察实验结果是否符合预期；

2）利用SSE标准确定K值；

3）自行调参并观察对聚类结果的影响。

注意：需要把类别信息去掉。

“tutorial3_Data Exploration”中的鸢尾花数据集“iris.data”

“tutorial4_Data Preprocessing”中的癌症数据集“breast-cancer-wisconsin.data”

breast-cancer-wisconsin.data 

 

import pandas as pd

cancer = pd.read_csv('D:\\数据挖掘\\实验3 聚类 代码与数据\\breast-cancer-wisconsin.data',header=None,names=['id','Clump Thickness','Uniformity of Cell Size','Uniformity of Cell Shape','Marginal Adhesion','Single Epithelial Cell Size','Bare Nuclei','Bland Chromation','Normal Nucleoli','Mitoses','Class'])

cancer

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn import cluster
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.impute import SimpleImputer

# 数据预处理
cancer.replace('?', np.nan, inplace=True)  # 将 '?' 替换为 NaN
cancer.dropna(inplace=True)  # 删除包含 NaN 值的行
cancer = cancer.astype(float)  # 将数据类型转换为浮点型

# 使用SimpleImputer填补缺失值
imputer = SimpleImputer(strategy='median')
cancer_imputed = imputer.fit_transform(cancer)

# 数据缩放
scaler = StandardScaler()
data_scaled = scaler.fit_transform(cancer_imputed)

# 将缩放后的数据转换为 DataFrame
data_scaled_df = pd.DataFrame(data_scaled, columns=cancer.columns)

# 删除 'Class' 列
data = data_scaled_df.drop('Class', axis=1)
data = data_scaled_df.drop('id', axis=1)

# 使用K均值聚类算法
k_means = cluster.KMeans(n_clusters=2, max_iter=100, random_state=1)
k_means.fit(data) 
labels = k_means.labels_

# 创建 DataFrame 来存储聚类结果
result_df = pd.DataFrame(labels, index=cancer.index, columns=['Cluster ID'])
print(result_df['Cluster ID'].value_counts())  # 打印各个簇的样本数量


pd.DataFrame(labels, index=cancer.id, columns=['Cluster ID'])

 

# 训练不同K值下的KMeans模型，并记录SSE
sse = []
k_range = range(1, 11)
for k in k_range:
    kmeans = KMeans(n_clusters=k, random_state=42)
    kmeans.fit(data)  
    sse.append(kmeans.inertia_)

# 绘制SSE与K值的关系图
import matplotlib.pyplot as plt

plt.plot(k_range, sse, marker='o')
plt.xlabel('Number of clusters (K)')
plt.ylabel('Sum of Squared Errors (SSE)')
plt.title('Elbow Method for Optimal K')
plt.show()

利用SEE标准确定K，发现拐点在k=2的时候，说明k的最优值是2，符合该数据集 

 

调整参数

max_iter最大迭代次数，通过改变最大迭代次数，发现对分类的影响不是很大

改变k值，可以得出和上面一样的结论，k为2的时候的效果最好

改变tol，发现收敛阈值对于模型的性能的影响不是很大

 

 

任务二

层次聚类层次聚类（学习笔记-CSDN博客https://blog.csdn.net/qq_55552561/article/details/135165713?spm=1001.2014.3001.5501

任务三

查阅scikit-learn文档中的数据生成器（Samples generator，https://scikit-learn.org/stable/modules/classes.html#module-sklearn.datasets ）请至少生成5种不同（形状或者分布）的数据集，并使用DBScan和谱聚类进行聚类分析，观察实验结果，结合算法原理进行分析。 

谱聚类和DBscan数据挖掘--聚类-CSDN博客

数据生成器scikit-learn文档中的数据生成器-CSDN博客

 生成数据：

# 生成数据集
datasets = [
    make_blobs(n_samples=1000, centers=3, cluster_std=1.0, random_state=42),
    make_moons(n_samples=1000, noise=0.1, random_state=42),
    make_circles(n_samples=1000, noise=0.05, factor=0.5, random_state=42),
    make_classification(n_samples=1000, n_features=20, n_classes=2, n_clusters_per_class=2),
    make_regression(n_samples=100, n_features=2)
]

from sklearn.datasets import make_blobs, make_moons, make_circles,make_classification,make_regression
from sklearn.cluster import DBSCAN, SpectralClustering
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成数据集
datasets = [
    make_blobs(n_samples=1000, centers=3, cluster_std=1.0, random_state=42),
    make_moons(n_samples=1000, noise=0.1, random_state=42),
    make_circles(n_samples=1000, noise=0.05, factor=0.5, random_state=42),
    make_classification(n_samples=1000, n_features=20, n_classes=2, n_clusters_per_class=2),
    make_regression(n_samples=100, n_features=2)
]

# DBSCAN 和谱聚类参数设置
dbscan = DBSCAN(eps=0.1, min_samples=5)
spectral = SpectralClustering(n_clusters=3, affinity='nearest_neighbors', random_state=42)

# 数据集索引
dataset_names = ['Blobs', 'Moons', 'Circles', 'S Curve', 'Swiss Roll']

# 分别对每个数据集进行可视化和聚类分析
for idx, (X, y) in enumerate(datasets):
    # 可视化原始数据集
    plt.figure(figsize=(18, 4))

    # 绘制原始数据集
    plt.subplot(1, 3, 1)
    plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y, cmap='viridis')
    plt.title(f"Original {dataset_names[idx]} Dataset")
    plt.xlabel("Feature 1")
    plt.ylabel("Feature 2")
    
    # DBSCAN 聚类
    dbscan.fit(X)
    db_labels = dbscan.labels_
    
    # 谱聚类
    spectral.fit(X)
    spectral_labels = spectral.labels_
    
    # 绘制DBSCAN聚类结果
    plt.subplot(1, 3, 2)
    plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=db_labels, cmap='viridis')
    plt.title(f"DBSCAN Clustering on {dataset_names[idx]}")
    plt.xlabel("Feature 1")
    plt.ylabel("Feature 2")
    
    # 绘制谱聚类结果
    plt.subplot(1, 3, 3)
    plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=spectral_labels, cmap='viridis')
    plt.title(f"Spectral Clustering on {dataset_names[idx]}")
    plt.xlabel("Feature 1")
    plt.ylabel("Feature 2")
    
    plt.tight_layout()
    plt.show()

 运行得到的结果

可以看出聚类存在很大的问题，特别是谱聚类，因为按理说谱聚类是对kmeans的一个方面的改进，应该可以比较好地对圆形数据和月牙形地数据做一个比较好的分类，但上述结果明显没有做到，于是下面将五个数据集分开，对不同的数据集，用不一样的明显参数进行分类。

此外，在对数据生成的函数的进一步的了解，发现make_classification和make_swiss_roll生成的数据，不适用于对聚类算法的研究，于是下面只研究Blobs、Moons和Circle的数据。

Blobs数据:

修改了DBscan参数

# DBSCAN 和谱聚类参数设置
dbscan = DBSCAN(eps=0.5, min_samples=5)
spectral = SpectralClustering(n_clusters=3, affinity='nearest_neighbors', random_state=42)

下面是三种不同的Blobs数据 

 这个数据集上，DBscan和谱聚类的分类效果都挺好的

 在上述这个数据集上的聚类，可以明显看出DBSCAN没有正确地进行分类，进行过多次调参，都没有办法达到更好的分类效果

        在给定的合成数据集中，既有 DBSCAN 及谱聚类未能很好地对数据进行有效聚类。DBSCAN 未能有效识别形状复杂且交错的数据结构，这是因为 DBSCAN 对于类别之间的密度差异和噪声数据敏感，对于密度相近的区域难以分辨。而对于谱聚类，尽管它能够在某些情况下处理非凸形状的聚类结构，但它仍然基于样本之间的相似度图进行聚类，难以很好地解决数据交错在一起的情况。

        对于交错在一起的数据，即使是 DBSCAN 和谱聚类这样的聚类算法也可能遇到困难。DBSCAN 依赖于密度可达性的概念，因此无法很好地处理密度相似的区域，谱聚类虽然不受凸形状的限制，但也是基于样本之间的相似性度量，因此在处理交错在一起的数据时也存在挑战。

        对于类似这种交错在一起的数据结构，可能需要更复杂或更适合此类情况的聚类方法，或者在应用传统聚类算法之前，对数据进行特征工程或预处理，以更好地凸显数据内部的聚类结构，比如使用核方法、降维技术等。另外，使用可视化工具对数据进行分析，能够帮助更好地理解数据的特性及算法的表现，从而为选择适当的聚类算法提供指导。

Moons数据： 

修改了谱聚类的参数

# DBSCAN 和谱聚类参数设置
dbscan = DBSCAN(eps=0.1, min_samples=5)
spectral = SpectralClustering(n_clusters=2, affinity='rbf', random_state=42,gamma=500)

 

Circles数据：

使用和上面这个月牙形一样的参数

# DBSCAN 和谱聚类参数设置
dbscan = DBSCAN(eps=0.1, min_samples=5)
spectral = SpectralClustering(n_clusters=2, affinity='rbf', random_state=42,gamma=500)