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【Python实战】无监督学习—聚类、层次聚类、t-SNE，DBSCAN

专知出品

【导读】本文主要介绍了无监督学习在Python上的实践，围绕着无监督学习，讲述了当前主流的无监督聚类方法：数据准备，聚类，K-Means Python实现，层次聚类和其Python实现，t-SNE聚类，DBSCAN 聚类。并且附上作者自己的经验总结，博文附完整详细代码，建议大家收藏学习！


作者 | Vihar Kurama

编译 | 专知

整理 | Mandy, Shengsheng


 

Unsupervised Learning with Python


无监督学习是一类机器学习技术，用来发现数据中的模式。注意：在无监督算法中，数据是没有标注的，即只给出输入变量(X)，不给出相应的输出变量。无监督学习是让算法自己去发现数据中有趣的结构。


人工智能科学家Yan Lecun解释说，无监督学习——让机器自己学习，而不必被明确告知他们所做的每件事是对是错——是“真正的”人工智能的关键。


监督学习VS无监督学习


在监督学习中，系统试图从之前给出的例子中学习。然而，在无监督学习中，系统试图直接从给出的示例中找到模式。如果数据集被标记了，则是一个监督学习的问题，如果数据集没有被标记，那么它就是一个无监督学习的问题。

左边的图像是监督学习的一个例子；我们使用回归方法找到特征之间的最佳拟合线。右边的图像是无监督学习的一个例子；在无监督学习中，输入是基于特征进行分离的，预测是基于它属于哪个簇（cluster）。


重要术语


特征（Feature）：用于进行预测的输入变量。


预测（Predictions）：当提供输入示例时，模型的输出。


示例（Example）：数据集的一行。一个示例包含一个或多个特征, 可能还有一个标签。


标签（Label）：特征的结果。


为无监督学习准备数据


在本文中，我们使用Iris数据集进行第一次预测。该数据集包含一组具有5个属性的150条记录，这5个属性为花瓣长度、花瓣宽度、萼片长度、萼片宽度和类别。Iris Setosa, Iris Virginica和Iris Versicolor是三个类。对于我们的无监督算法，我们给出了Iris花的四个特征，并预测了它属于哪个类。


我们使用Python中的sklearn库加载Iris数据集，使用matplotlib进行数据可视化。下面是用于处理数据集的代码部分。

# 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()


输出结果：

['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']

 

图中：紫罗兰色表示Setosa，绿色表示Versicolor，黄色表示Virginica


聚类（Clustering）


在聚类中，数据被分成几个组。简单来说：目的是将具有相似特征的群体分开并将它们赋予不同的簇（cluster）中。


可视化的例子，  

在上图中，左边的图像是未进行分类的原始数据，右边的图像是聚类的结果（根据数据的特征对数据进行划分）。当给定一个要预测的输入时，它将根据其特征在簇（cluster）中检查其所属哪一个类别，并进行预测。


Python中的K-Means聚类


K-Means是一种迭代聚类算法，旨在找到每次迭代中的局部最大值。由于我们知道涉及3个类，因此我们通过将参数“n_clusters”传递到KMeans模型中，对算法进行编程，将数据分组为3个类。


现在随机的三个样本点（输入）被分配到三个簇（cluster）中。然后后面样本点和这每一个点算一下质心距离（centroid distance），然后选出并放入最优的簇（cluster）中。然后，重新计算所有簇（cluster）的centroids。


每一个聚类的中心是定义这一组样本点的特征值的集合，检查中心特征权重可以解释每一个簇（cluster）代表的类型。


我们从sklearn库中导入KMeans模型，拟合特征并进行预测。


K-Means在Python中的实现:

# 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)


输出结果：

[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]


层次聚类（Hierarchical Clustering）


顾名思义，层次聚类是一种构建聚类层次结构的算法。该算法从分配给自己簇（cluster）的所有数据开始。然后将两个最近的簇（cluster）连接到同一个簇（cluster）中。最后，当只剩下一个簇（cluster）时，该算法就结束了。


层次聚类的完成可以用dendrogram来表示。现在让我们看一个grain谷粒数据层次聚类的例子。


数据集地址:

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

 

Python中的层次聚类实现：

# 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.githubusercontent.com/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()


输出结果：


K-Means与层次聚类的区别


  • 层次聚类不能很好地处理大数据，但K-Means聚类可以。这是因为K-Means的时间复杂度是线性的，即O（n），而层次聚类的时间复杂度是二次方，即O（n2）。


  • 在K-Means聚类中，因为我们初始化的时候，会任意选择不同的簇（cluster），所以多次运行算法产生的结果可能会有所不同。然而层次聚类中是可重现的。


  • 当簇（cluster）的形状是超球形时（如2D中的圆，3D中的球），K-Means表现地很好。


  • K-Means不允许嘈杂的数据，而在层次中我们可以直接使用有噪声的数据集进行聚类。


t-SNE聚类


它是一种无监督学习可视化的方法。t-SNE表示t-distributed stochastic neighborembedding。


它将高维空间映射到可以可视化的二维或三维空间。具体地说，它通过一个二维或三维点对每个高维对象进行建模，其方式是相似的对象由附近的点建模，而不相似的对象则由高概率的远点建模。


具体可以查看专知以前的t-SNE详解：

你真的会用 t-SNE 么？有关 t-SNE 的小技巧


Python中，基于Iris数据集的t-SNE聚类实现：

# 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()


输出结果： 

其中，紫罗兰色：Setosa，绿色：Versicolor，黄色：Virginica


这里Iris数据集具有四个特征（4d），它被变换并以二维图形表示。类似地，t-SNE模型可以应用于具有n个特征的数据集。


DBSCAN聚类


DBSCAN（Density-Based Spatial Clusteringof Applications with Noise,具有噪声的基于密度的聚类方法）是一种流行的聚类算法，用于替代预测分析中的K-means。它不要求您输入簇（cluster）的个数才能运行。但作为交换，你必须调整其他两个参数(eps和min_samples)。


DBSCAN算法的目的在于过滤低密度区域，发现稠密度样本点。跟传统的基于层次的聚类和划分聚类的凸形聚类簇不同，该算法可以发现任意形状的聚类簇，与传统的算法相比它有如下优点：

（1）与K-MEANS比较起来，不需要输入要划分的聚类个数；


（2）聚类簇的形状没有偏倚；


（3）可以在需要时输入过滤噪声的参数；


scikit-learn为eps和min_samples参数提供了一个默认值，但通常需要对它们进行优化。eps是在同一邻域中考虑的两个数据点之间的最大距离。min_samples指的是簇（cluster）在邻域中数据点数量的最小数目。


DBSCAN聚类的Python实现：

# 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()


输出结果：

更多无监督方法：


主成分分析（PCA）

异常检测（Anomaly detection）

自编码（Autoencoders）

深度置信网络（Deep BeliefNets）

Hebbian Learning

生成对抗网络（GANs）

自组织映射（Self-Organizingmaps）


原文链接：

https://towardsdatascience.com/unsupervised-learning-with-python-173c51dc7f03

-END-

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