本篇內(nèi)容介紹了“python聚類算法怎么選擇”的有關(guān)知識(shí)，在實(shí)際案例的操作過(guò)程中，不少人都會(huì)遇到這樣的困境，接下來(lái)就讓小編帶領(lǐng)大家學(xué)習(xí)一下如何處理這些情況吧！希望大家仔細(xì)閱讀，能夠?qū)W有所成！

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說(shuō)明

1、如果數(shù)據(jù)集是高維度的，選擇譜聚類是子空間的一種。

2、如果數(shù)據(jù)量是中小型的，比如在100W條以內(nèi)，K均值會(huì)是更好的選擇；如果數(shù)據(jù)量超過(guò)100W條，可以考慮使用MiniBatchKMeans。

3、如果數(shù)據(jù)集中有噪聲(離群點(diǎn))，使用基于密度的DBSCAN可以有效解決這個(gè)問(wèn)題。

4、若追求更高的分類準(zhǔn)確性，則選擇譜聚類比K均值準(zhǔn)確性更好。

實(shí)例

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
 
 
# 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備
raw_data = np.loadtxt('./pythonlearn/cluster.txt') # 導(dǎo)入數(shù)據(jù)文件
X = raw_data[:, :-1] # 分割要聚類的數(shù)據(jù)
y_true = raw_data[:, -1]
 
print(X)

“python聚類算法怎么選擇”的內(nèi)容就介紹到這里了，感謝大家的閱讀。如果想了解更多行業(yè)相關(guān)的知識(shí)可以關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)網(wǎng)站，小編將為大家輸出更多高質(zhì)量的實(shí)用文章！