從今天開始跟著北理工的老師走一遍sklearn，在這裏做筆記。

一、聚類

1、K-Means方法

先貼代碼，所有數據的下載地址：http://pan.baidu.com/s/1hrO5NW4

    import numpy as np
    from sklearn.cluster import KMeans
       
    def loadData(filePath):#def一個讀取數據的loadData
        fr = open(filePath,‘r+‘)
        lines = fr.readlines()
        retData = []
        retCityName 
 
= []
        for line in lines:
            items = line.strip().split(",")
            retCityName.append(items[0])
            retData.append([float(items[i]) for i in range(1,len(items))])
        return retData,retCityName
     　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　
         　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　 
    
 
if __name__ == ‘__main__‘:　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　
        data,cityName = loadData(‘city.txt‘)
        km = KMeans(n_clusters=4)#構造聚類容器，分為四類
        label = km.fit_predict(data)#進行聚類，貼標簽，label=4
        expenses = np.sum(km.cluster_centers_,axis=1)#expenses是每一個聚類容器的sum
        CityCluster = [[],[],[],[]]#這裏的類別大於等於n_clusters
        
 
for i in range(len(cityName)):
            CityCluster[label[i]].append(cityName[i])
        for i in range(len(CityCluster)):
            print("Expenses:%.2f" % expenses[i])
            print(CityCluster[i])

 1   sklearn.cluster.KMeans(
 2 　　  n_clusters=8,#你想分類的種類
 3       init=‘k-means++‘,#初始簇中心的獲取方法    
 4       n_init=10,#獲取初始簇中心的更叠次數，為了彌補初始質心的影響，算法默認會初始10個質心，實現算法，然後返回最好的結果。 
 5       max_iter=300,#最大叠代次數 
 6       tol=0.0001,#容忍度，即kmeans運行準則收斂的條件 
 7       precompute_distances=‘auto‘, #是否需要提前計算距離
 8       verbose=0, 
 9       random_state=None, 
10       copy_x=True, 
11      n_jobs=1, #並行設置
12      algorithm=‘auto‘ #kmeans的實現算法
13      )

總結一下：先讀取數據集合 ==> 構造聚類容器（分幾類） ==> 進行聚類貼標簽 ==> 根據貼好的標簽放到對應的聚類容器 ==> 計算中心值

暫時先了解這麽多，結合andrew和林軒田的機器學習課程知道，這裏Kmeans方法整個聚類的計算是先隨機選定聚類中心，不斷叠代修正，求向量和最小。

目前主要先掌握如何使用sklearn。

2、DBSCAN聚類算法

DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise，具有噪聲的基於密度的聚類方法。

由名字就可以知道他可以算出哪些離群點是噪音。

他和kmeans一個顯著的區別是他自動設置聚類的多少，需要人為調的參數是設定核心點的範圍。

2_1、數據的讀取與預處理

    import numpy as np
    import sklearn.cluster as skc
    from sklearn import metrics
    import matplotlib.pyplot as plt  
    mac2id=dict()#字典
    onlinetimes=[]#數組
    f=open(‘TestData.txt‘,encoding=‘utf-8‘)
    for line in f:
        mac=line.split(‘,‘)[2]  #A417314EEA7B
        onlinetime=int(line.split(‘,‘)[6]) #15
        starttime=int(line.split(‘,‘)[4].split(‘ ‘)[1].split(‘:‘)[0])#22
        if mac not in mac2id:
            mac2id[mac]=len(onlinetimes)#如果沒有出現過，直接append
            onlinetimes.append((starttime,onlinetime))
        else:
            onlinetimes[mac2id[mac]]=[(starttime,onlinetime)]#出現過會替代（不太理解這，可能是數據的特點吧）
    real_X=np.array(onlinetimes).reshape((-1,2))#改成兩列（-1的含義是任意行）

2_2、DBSCAN聚類

 　　X=real_X[:,0:1]#按照原形式讀取第一列
    print(X)
     
    db=skc.DBSCAN(eps=0.01,min_samples=20).fit(X)#進行聚類，eps：半徑，min_samples:數據的個數
    labels = db.labels_#貼標簽與取標簽
     
    print(‘Labels:‘)
    print(labels)
    raito=len(labels[labels[:] == -1]) / len(labels)#-1為噪聲點
    print(‘Noise raito:‘,format(raito, ‘.2%‘))
     
    n_clusters_ = len(set(labels)) - (1 if -1 in labels else 0)   #set的作用是去重復，然後減去噪聲
     
    print(‘Estimated number of clusters: %d‘ % n_clusters_)
    print("Silhouette Coefficient: %0.3f"% metrics.silhouette_score(X, labels))
     
    for i in range(n_clusters_):
        print(‘Cluster ‘,i,‘:‘)
        print(list(X[labels == i].flatten()))#flatten方法：高維array和matrix轉化成1維。list不可用。
         
    plt.hist(X,20)
    plt.show()

總結一下是這個課程老師上課講的很簡要，聚類一共講了大概30分鐘，但是很多細節需要自己下功夫百度，很不錯的課程。

之前學過andrew和林軒田的課程，結合這個看發現自己有很多沒掌握的地方。

抽時間回去看看。

以上：）

中國mooc北京理工大學機器學習第一周（一）