物以類聚， 「聚類算法」 使用最優(yōu)化的算法來(lái)計(jì)算數(shù)據(jù)點(diǎn)之間的距離，并將它們分組到最近的簇中。

Scipy的聚類模塊中，進(jìn)一步分為兩個(gè)聚類子模塊：

1. vq（vector quantization）：提供了一種基于向量量化的聚類算法。

「vq模塊」 支持多種向量量化算法，包括K-means、GMM（高斯混合模型）和WAVG（均勻分布）。

2. hierarchy：提供了一種基于層次聚類的聚類算法。

「hierarchy模塊」 支持多種層次聚類算法，包括ward、elbow和centroid。

總之，Scipy中的vq和hierarchy模塊都提供了一種基于最小化平方誤差的聚類算法，
它們可以幫助我們快速地對(duì)大型數(shù)據(jù)集進(jìn)行分組，從而更好地理解數(shù)據(jù)的分布和模式。

1. vq 聚類

vq聚類算法的原理是將數(shù)據(jù)點(diǎn)映射到一組稱為“超空間”的低維向量空間中，然后將它們分組到最近的簇中。

首先，我們創(chuàng)建一些測(cè)試數(shù)據(jù)：（創(chuàng)建3個(gè)類別的測(cè)試數(shù)據(jù)）

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

data1 = np.random.randint(0, 30, (100, 3))
data2 = np.random.randint(30, 60, (100, 3))
data3 = np.random.randint(60, 100, (100, 3))

data = np.concatenate([data1, data2, data3])

fig, ax = plt.subplots(subplot_kw={"projection": "3d"})
ax.scatter(data[:, 0], data[:, 1], data[:, 2])
plt.show()

data1，data2，data3分布在3個(gè)區(qū)域，
每個(gè)數(shù)據(jù)集有 「100條」 數(shù)據(jù)，每條數(shù)據(jù)有 「3個(gè)屬性」 。

1.1. 白化數(shù)據(jù)

「聚類」 之前，一般會(huì)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行 「白化」 ，所謂 「白化數(shù)據(jù)」 ，是指將數(shù)據(jù)集中的每個(gè)特征或每個(gè)樣本的值都統(tǒng)一為同一個(gè)范圍。
這樣做的目的是為了消除特征之間的量綱和數(shù)值大小差異，使得不同特征具有相似的重要性，從而更容易進(jìn)行聚類算法。

在聚類之前對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行 「白化處理」 也被稱為 「預(yù)處理」 階段。

from scipy.cluster.vq import whiten

# 白化數(shù)據(jù)
normal_data = whiten(data)

# 繪制白化后的數(shù)據(jù)
fig, ax = plt.subplots(subplot_kw={"projection": "3d"})
ax.scatter(normal_data[:, 0], normal_data[:, 1], normal_data[:, 2])
plt.show()

從圖中可以看出，數(shù)據(jù)的分布情況沒(méi)有改變，只是數(shù)據(jù)的范圍從0~100變成0.0~3.5。
這就是白化的效果。

1.2. K-means

白化之后，就可以用K-meas方法來(lái)進(jìn)行聚類運(yùn)算了。
scipy的vq模塊中有2個(gè)聚類函數(shù)：kmeans和kmeans2。

kmeans函數(shù)最少只要傳入兩個(gè) 「參數(shù)」 即可：

1. 需要聚類的數(shù)據(jù)，也就是上一步白化的數(shù)據(jù)
2. 聚類的數(shù)目

「返回值」 有2部分：

1. 各個(gè)聚類的中心點(diǎn)
2. 各個(gè)點(diǎn)距離聚類中心點(diǎn)的歐式距離的平均值

from scipy.cluster.vq import kmeans 

center_points, distortion = kmeans(normal_data, 3)
print(center_points)
print(distortion)
# 運(yùn)行結(jié)果
[[1.632802   1.56429847 1.51635413]
 [0.48357948 0.55988559 0.48842058]
 [2.81305235 2.84443275 2.78072325]]
0.5675874109728244

把三個(gè)聚類點(diǎn)繪制在圖中來(lái)看更加清楚：

fig, ax = plt.subplots(subplot_kw={"projection": "3d"})
ax.scatter(normal_data[:, 0], 
           normal_data[:, 1], 
           normal_data[:, 2])
ax.scatter(
    center_points[:, 0],
    center_points[:, 1],
    center_points[:, 2],
    color="r",
    marker="^",
    linewidths=5,
)

plt.show()

圖中3個(gè)紅色的點(diǎn)就是聚類的中心點(diǎn)。

1.3. K-means2

kmeans2函數(shù)使用起來(lái)和kmeans類似，但是返回值有區(qū)別，
kmeans2的返回的是：

1. 聚類的中心點(diǎn)坐標(biāo)
2. 每個(gè)聚類中所有點(diǎn)的索引

from scipy.cluster.vq import kmeans2

center_points, labels = kmeans2(normal_data, 3)
print(center_points)
print(labels)
# 運(yùn)行結(jié)果
[[2.81305235 2.84443275 2.78072325]
 [1.632802   1.56429847 1.51635413]
 [0.48357948 0.55988559 0.48842058]]
[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
 ... ...
 0 0 0 0]

可以看出，計(jì)算出的聚類中心點(diǎn)center_points和kmeans一樣（只是順序不一樣），
labels有0,1,2三種值，代表normal_data中每個(gè)點(diǎn)屬于哪個(gè)分類。

kmeans2除了返回了聚類中心點(diǎn)，還有每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)屬于哪個(gè)聚類的信息，
所以我們繪圖時(shí)，可以將屬于不同聚類的點(diǎn)標(biāo)記不同的顏色。

fig, ax = plt.subplots(subplot_kw={"projection": "3d"})
arr_data = [[], [], []]
for idx, nd in enumerate(normal_data):
    arr_data[labels[idx]].append(nd)

data = np.array(arr_data[0])
ax.scatter(data[:, 0], data[:, 1], data[:, 2], color='lightblue')
data = np.array(arr_data[1])
ax.scatter(data[:, 0], data[:, 1], data[:, 2], color='lightgreen')
data = np.array(arr_data[2])
ax.scatter(data[:, 0], data[:, 1], data[:, 2], color='lightyellow')

ax.scatter(
    center_points[:, 0],
    center_points[:, 1],
    center_points[:, 2],
    color="r",
    marker="^",
    linewidths=5,
)

plt.show()

2. hierarchy 聚類

hierarchy聚類算法的步驟比較簡(jiǎn)單：

1. 將每個(gè)樣本視為一個(gè)簇
2. 計(jì)算各個(gè)簇之間的距離，將距離最近的兩個(gè)簇合并為一個(gè)簇
3. 重復(fù)第二個(gè)步驟，直至到最后一個(gè)簇

from scipy.cluster.hierarchy import ward, fcluster, dendrogram
from scipy.spatial.distance import pdist

# 計(jì)算樣本數(shù)據(jù)之間的距離
# normal_data是之前白化之后的數(shù)據(jù)
dist = pdist(normal_data)

# 在距離上創(chuàng)建Ward連接矩陣
Z = ward(dist)

# 層次聚類之后的平面聚類
S = fcluster(Z, t=0.9, criterion='distance')
print(S)
# 運(yùn)行結(jié)果
[20 26 23 18 18 22 18 28 21 22 28 26 27 27 20 17 23 20 26 23 17 25 20 22
 ... ...
  5 13  3  4  2  9  9 13 13  8 11  6]

返回的S中有 「300個(gè)數(shù)據(jù)」 ，和normal_data中的數(shù)據(jù)一樣多，S中數(shù)值接近的點(diǎn)，分類越接近。

從數(shù)值看聚類結(jié)果不那么明顯，scipy的層次聚類提供了一個(gè)dendrogram方法，內(nèi)置了matpltlib的功能，
可以把層次聚類的結(jié)果用圖形展示出來(lái)。

P = dendrogram(Z, no_labels=True)
plt.show()

從這個(gè)圖可以看出每個(gè)數(shù)據(jù)分別屬于哪個(gè)層次的聚類。
最底層的葉子節(jié)點(diǎn)就是normal_data中的各個(gè)數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)的索引信息可以從 P 中獲取。

# P是一個(gè)字典，包含聚類之后的信息
# key=ivl 是圖中最底層葉子節(jié)點(diǎn)在 normal_data 中的索引
print(P["ivl"])
# 運(yùn)行結(jié)果
['236', '269', '244', ... ... '181', '175', '156', '157']

3. 總結(jié)

聚類分析可以幫助我們發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)集中的內(nèi)在結(jié)構(gòu)、模式和相似性，從而更好地理解數(shù)據(jù)。
使用Scipy庫(kù)，可以幫助我們高效的完成數(shù)據(jù)的聚類分析，而不用去具體了解聚類分析算法的實(shí)現(xiàn)方式。