機器學習：半監(jiān)督學習：聚類算法基礎

機器學習：半監(jiān)督學習：聚類算法基礎1機器學習概覽1.1機器學習的基本概念機器學習（MachineLearning）是人工智能（ArtificialIntelligence）的一個分支，它使計算機能夠在沒有明確編程的情況下從數(shù)據(jù)中學習并做出預測或決策。機器學習的核心在于構建算法模型，通過數(shù)據(jù)訓練模型，使其能夠自動改進性能。機器學習可以分為三大類：監(jiān)督學習、非監(jiān)督學習和半監(jiān)督學習。1.1.1監(jiān)督學習與非監(jiān)督學習的區(qū)別監(jiān)督學習：在監(jiān)督學習中，算法從帶有標簽的訓練數(shù)據(jù)中學習，即每個數(shù)據(jù)樣本都有一個已知的輸出結果。常見的監(jiān)督學習任務包括分類（如識別手寫數(shù)字）和回歸（如預測房價）。非監(jiān)督學習：非監(jiān)督學習處理的是沒有標簽的數(shù)據(jù)，算法需要自己發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的結構和模式。常見的非監(jiān)督學習任務包括聚類（如顧客細分）和降維（如主成分分析）。1.1.2半監(jiān)督學習的定義半監(jiān)督學習（Semi-SupervisedLearning）是一種介于監(jiān)督學習和非監(jiān)督學習之間的學習方法。在半監(jiān)督學習中，算法使用少量的有標簽數(shù)據(jù)和大量的無標簽數(shù)據(jù)進行學習。這種方法在數(shù)據(jù)標簽獲取成本高或難以獲取的情況下特別有用，因為無標簽數(shù)據(jù)通常更容易獲得。通過利用無標簽數(shù)據(jù)的內(nèi)在結構，半監(jiān)督學習可以提高模型的性能。1.2半監(jiān)督學習的聚類算法基礎在半監(jiān)督學習中，聚類算法被用來發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的內(nèi)在結構，即使在沒有完整標簽的情況下也能幫助模型學習。下面我們將介紹幾種基礎的聚類算法，并通過一個具體的例子來展示如何使用K-means算法進行聚類。1.2.1K-means算法K-means是一種流行的聚類算法，它試圖將數(shù)據(jù)集分成K個簇，每個簇由距離最近的中心點表示。K-means算法通過迭代過程來優(yōu)化簇的中心點，直到簇的分配不再改變。示例代碼importnumpyasnp

fromsklearn.clusterimportKMeans

fromsklearn.datasetsimportmake_blobs

#生成模擬數(shù)據(jù)

X,_=make_blobs(n_samples=300,centers=4,random_state=0,cluster_std=0.60)

#初始化K-means模型

kmeans=KMeans(n_clusters=4)

#擬合模型

kmeans.fit(X)

#預測簇標簽

labels=kmeans.predict(X)

#輸出簇中心

centers=kmeans.cluster_centers_

print("ClusterCenters:\n",centers)

#可視化結果

importmatplotlib.pyplotasplt

plt.scatter(X[:,0],X[:,1],c=labels,s=50,cmap='viridis')

plt.scatter(centers[:,0],centers[:,1],c='red',s=200,alpha=0.5);

plt.show()代碼解釋數(shù)據(jù)生成：使用make_blobs函數(shù)生成300個樣本，分為4個簇，簇的標準差為0.6。模型初始化：創(chuàng)建一個K-means模型，指定簇的數(shù)量為4。模型擬合：使用fit方法對數(shù)據(jù)進行擬合，模型會自動找到簇的中心。預測標簽：使用predict方法為每個數(shù)據(jù)點分配一個簇標簽。輸出簇中心：打印出每個簇的中心點坐標。結果可視化：使用matplotlib庫繪制數(shù)據(jù)點和簇中心，數(shù)據(jù)點的顏色根據(jù)其所屬的簇標簽來決定。1.2.2聚類算法在半監(jiān)督學習中的應用在半監(jiān)督學習中，聚類算法可以用來預標注無標簽數(shù)據(jù)，然后將這些預標注的數(shù)據(jù)與有標簽的數(shù)據(jù)一起用于訓練監(jiān)督學習模型。這種方法可以提高模型的泛化能力，尤其是在有標簽數(shù)據(jù)量較少的情況下。示例代碼fromsklearn.semi_supervisedimportLabelPropagation

fromsklearn.preprocessingimportStandardScaler

#假設我們有少量的有標簽數(shù)據(jù)

y=np.array([0,1,2,3,0,1,2,3,0,1,2,3])#有標簽數(shù)據(jù)的標簽

unlabeled_y=np.full(len(X)-len(y),-1)#無標簽數(shù)據(jù)的標簽，用-1表示

y=np.concatenate([y,unlabeled_y])

#數(shù)據(jù)預處理

scaler=StandardScaler()

X_scaled=scaler.fit_transform(X)

#使用LabelPropagation進行半監(jiān)督學習

label_prop_model=LabelPropagation()

label_prop_model.fit(X_scaled,y)

#輸出預測的標簽

predicted_labels=label_prop_model.transduction_

print("PredictedLabels:\n",predicted_labels)代碼解釋有標簽數(shù)據(jù)：我們假設有少量的有標簽數(shù)據(jù)，這里用y數(shù)組表示，每個元素對應一個數(shù)據(jù)點的標簽。無標簽數(shù)據(jù)：使用np.full函數(shù)生成一個與無標簽數(shù)據(jù)長度相等的數(shù)組，用-1表示無標簽。數(shù)據(jù)合并：將有標簽數(shù)據(jù)和無標簽數(shù)據(jù)的標簽合并成一個數(shù)組。數(shù)據(jù)預處理：使用StandardScaler對數(shù)據(jù)進行標準化處理，確保每個特征的尺度相同。模型訓練：使用LabelPropagation模型進行半監(jiān)督學習，該模型會利用聚類信息來傳播標簽。預測標簽：輸出模型預測的標簽，這些標簽包括了對無標簽數(shù)據(jù)的預測。通過上述代碼示例，我們可以看到半監(jiān)督學習如何結合聚類算法和少量有標簽數(shù)據(jù)來提高模型的性能。在實際應用中，選擇合適的聚類算法和半監(jiān)督學習策略對于提高模型的準確性和效率至關重要。2聚類算法基礎2.1聚類算法的原理與應用2.1.1原理聚類算法是一種無監(jiān)督學習方法，用于將數(shù)據(jù)集中的樣本分組到不同的簇中，使得同一簇內(nèi)的樣本彼此相似，而不同簇的樣本差異較大。這種相似性通?；诰嚯x度量，如歐氏距離、曼哈頓距離等。聚類的目標是發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的內(nèi)在結構，而無需事先知道數(shù)據(jù)的分類標簽。2.1.2應用聚類算法廣泛應用于多個領域，包括但不限于：-市場細分：根據(jù)顧客的購買行為或偏好將顧客分組。-圖像分割：在圖像處理中，用于識別圖像中的不同區(qū)域或?qū)ο蟆?生物信息學：在基因表達數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)基因的共表達模式。-社交網(wǎng)絡分析：識別網(wǎng)絡中的社區(qū)結構。2.2K-Means算法詳解2.2.1算法步驟初始化：隨機選擇k個樣本作為初始聚類中心。分配樣本：將每個樣本分配給最近的聚類中心，形成k個簇。更新中心：重新計算每個簇的中心，即簇內(nèi)所有樣本的平均值。迭代：重復步驟2和3，直到聚類中心不再變化或達到最大迭代次數(shù)。2.2.2代碼示例fromsklearn.clusterimportKMeans

importnumpyasnp

#示例數(shù)據(jù)

data=np.array([[1,2],[1,4],[1,0],

[4,2],[4,4],[4,0]])

#創(chuàng)建KMeans實例

kmeans=KMeans(n_clusters=2,random_state=0)

#訓練模型

kmeans.fit(data)

#預測數(shù)據(jù)所屬的簇

predictions=kmeans.predict([[0,0],[4,4]])

#輸出聚類中心

centers=kmeans.cluster_centers_

print("聚類中心:",centers)

print("預測結果:",predictions)2.2.3解釋在上述代碼中，我們使用了scikit-learn庫中的KMeans類來實現(xiàn)K-Means算法。首先，我們定義了一個包含6個樣本的數(shù)據(jù)集。然后，創(chuàng)建了一個KMeans實例，指定要創(chuàng)建的簇數(shù)量為2。通過調(diào)用fit方法，算法開始迭代，直到找到最佳的聚類中心。最后，我們使用predict方法來預測新樣本所屬的簇，并輸出了最終的聚類中心和預測結果。2.3層次聚類算法介紹2.3.1原理層次聚類算法構建一個樹狀的聚類結構，這種結構可以是自底向上（聚合）或自頂向下（分裂）。在聚合層次聚類中，每個樣本開始時都是一個獨立的簇，然后算法逐步合并最相似的簇，直到所有樣本都屬于一個簇或達到預設的簇數(shù)量。分裂層次聚類則相反，從一個包含所有樣本的簇開始，逐步分裂成更小的簇。2.3.2距離度量層次聚類中，簇之間的距離可以使用多種度量方法，包括：-單連接：兩個簇中最近的兩個點之間的距離。-完全連接：兩個簇中最遠的兩個點之間的距離。-平均連接：兩個簇中所有點對的平均距離。2.3.3代碼示例fromsklearn.clusterimportAgglomerativeClustering

importnumpyasnp

#示例數(shù)據(jù)

data=np.array([[1,2],[1,4],[1,0],

[4,2],[4,4],[4,0]])

#創(chuàng)建層次聚類實例

hierarchical=AgglomerativeClustering(n_clusters=2,affinity='euclidean',linkage='ward')

#訓練模型并預測簇

predictions=hierarchical.fit_predict(data)

#輸出預測結果

print("預測結果:",predictions)2.3.4解釋在這個例子中，我們使用了scikit-learn庫中的AgglomerativeClustering類來實現(xiàn)層次聚類算法。我們使用了歐氏距離作為相似性度量，并選擇了Ward連接作為簇間距離的計算方法。Ward連接旨在最小化簇內(nèi)方差的增加，通常用于聚合層次聚類。通過fit_predict方法，算法不僅訓練模型，還直接返回了每個樣本所屬的簇標簽。2.4DBSCAN算法解析2.4.1原理DBSCAN（Density-BasedSpatialClusteringofApplicationswithNoise）是一種基于密度的聚類算法。它將簇定義為高密度區(qū)域，并能夠識別任意形狀的簇。DBSCAN有兩個關鍵參數(shù)：eps（鄰域半徑）和min_samples（鄰域內(nèi)的最小樣本數(shù)）。如果一個樣本的鄰域內(nèi)至少有min_samples個樣本，則該樣本被視為核心樣本。核心樣本及其鄰域內(nèi)的所有樣本（包括直接密度可達的樣本和間接密度可達的樣本）將被聚類到同一個簇中。2.4.2代碼示例fromsklearn.clusterimportDBSCAN

importnumpyasnp

#示例數(shù)據(jù)

data=np.array([[1,2],[2,2],[2,3],

[8,7],[8,8],[25,80]])

#創(chuàng)建DBSCAN實例

dbscan=DBSCAN(eps=3,min_samples=2)

#訓練模型并預測簇

predictions=dbscan.fit_predict(data)

#輸出預測結果

print("預測結果:",predictions)2.4.3解釋在DBSCAN算法的示例中，我們使用了scikit-learn庫中的DBSCAN類。我們定義了一個包含6個樣本的數(shù)據(jù)集，其中前三個樣本緊密相鄰，后兩個樣本也相鄰，但最后一個樣本與前五個樣本相距甚遠。通過設置eps=3和min_samples=2，算法能夠識別出兩個簇和一個噪聲點（最后一個樣本）。fit_predict方法返回了每個樣本所屬的簇標簽，其中-1表示噪聲點。通過以上介紹和代碼示例，我們對K-Means、層次聚類和DBSCAN三種聚類算法有了初步的了解。每種算法都有其適用場景和局限性，選擇合適的算法取決于具體問題和數(shù)據(jù)的特性。3半監(jiān)督聚類技術3.1標簽傳播算法3.1.1原理標簽傳播算法(LabelPropagationAlgorithm,LPA)是一種基于圖的半監(jiān)督學習方法，它利用圖中節(jié)點之間的連接關系來傳播標簽信息。在半監(jiān)督學習場景下，我們通常有一小部分標記數(shù)據(jù)和大量未標記數(shù)據(jù)。LPA通過構建一個圖，其中節(jié)點代表數(shù)據(jù)點，邊的權重表示節(jié)點之間的相似度，然后在圖上進行標簽傳播，使得未標記數(shù)據(jù)點能夠根據(jù)其鄰居的標簽信息獲得自己的標簽。3.1.2內(nèi)容LPA的核心在于標簽的傳播過程。算法開始時，標記數(shù)據(jù)點的標簽被初始化為已知的標簽，未標記數(shù)據(jù)點的標簽被初始化為未確定狀態(tài)。然后，算法通過迭代更新每個節(jié)點的標簽分布，直到標簽分布收斂或達到預設的迭代次數(shù)。標簽更新的規(guī)則是，每個節(jié)點的標簽分布等于其鄰居節(jié)點標簽分布的加權平均。3.1.3示例代碼importnumpyasnp

fromsklearnimportdatasets

fromsklearn.semi_supervisedimportLabelSpreading

#加載數(shù)據(jù)集

iris=datasets.load_iris()

X=iris.data

y=iris.target

#將大部分數(shù)據(jù)標記為未標記

y_train=np.copy(y)

y_train[20:150]=-1

#創(chuàng)建標簽傳播模型

lp_model=LabelSpreading(kernel='knn',alpha=0.8)

lp_model.fit(X,y_train)

#預測未標記數(shù)據(jù)的標簽

y_pred=lp_model.transduction_[20:150]

#輸出預測結果

print("Predictedlabelsforunlabeleddata:",y_pred)3.2協(xié)同訓練方法3.2.1原理協(xié)同訓練(Co-training)是一種半監(jiān)督學習方法，它基于假設：數(shù)據(jù)可以被表示為多個視圖，每個視圖可以獨立地學習數(shù)據(jù)的特征。在協(xié)同訓練中，我們使用兩個或多個分類器，每個分類器在不同的視圖上訓練。算法通過迭代過程，每個分類器在自己的視圖上預測未標記數(shù)據(jù)的標簽，然后選擇最自信的預測結果作為標記數(shù)據(jù)，用于訓練其他分類器。這樣，分類器之間可以相互“協(xié)作”，共同提高預測性能。3.2.2內(nèi)容協(xié)同訓練的關鍵在于視圖的選擇和分類器的更新。視圖應該包含不同的信息，以確保分類器可以從不同的角度學習數(shù)據(jù)。分類器的更新基于“最自信”的預測結果，即選擇預測概率最高的未標記數(shù)據(jù)作為新的標記數(shù)據(jù)。3.2.3示例代碼fromsklearnimportdatasets

fromsklearn.naive_bayesimportGaussianNB

fromsklearn.svmimportSVC

fromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split

fromsklearn.metricsimportaccuracy_score

#加載數(shù)據(jù)集

iris=datasets.load_iris()

X=iris.data

y=iris.target

#將數(shù)據(jù)分為兩個視圖

X1=X[:,:2]

X2=X[:,2:]

#劃分標記和未標記數(shù)據(jù)

X_train,X_unlabeled,y_train,_=train_test_split(X1,y,stratify=y,train_size=25,random_state=42)

#創(chuàng)建兩個分類器

clf1=GaussianNB()

clf2=SVC(probability=True)

#在標記數(shù)據(jù)上訓練分類器

clf1.fit(X_train,y_train)

clf2.fit(X2[:25],y_train)

#協(xié)同訓練過程

for_inrange(10):

#分類器1預測未標記數(shù)據(jù)

y_pred1=clf1.predict(X_unlabeled)

#分類器2預測未標記數(shù)據(jù)

y_pred2=clf2.predict(X2[25:])

#選擇最自信的預測結果

confident1=np.max(clf1.predict_proba(X_unlabeled),axis=1)

confident2=np.max(clf2.predict_proba(X2[25:]),axis=1)

#將最自信的預測結果作為新的標記數(shù)據(jù)

new_labeled_idx=np.argmax([confident1,confident2],axis=0)

new_labeled_data=np.where(new_labeled_idx==0,X_unlabeled,X2[25:])

new_labeled_labels=np.where(new_labeled_idx==0,y_pred1,y_pred2)

#更新分類器

clf1.fit(np.vstack([X_train,new_labeled_data]),np.hstack([y_train,new_labeled_labels]))

clf2.fit(np.vstack([X2[:25],new_labeled_data]),np.hstack([y_train,new_labeled_labels]))

#評估最終分類器的性能

y_pred_final=clf1.predict(X1)

print("Finalaccuracy:",accuracy_score(y,y_pred_final))3.3半監(jiān)督K-Means算法3.3.1原理半監(jiān)督K-Means算法是一種結合了監(jiān)督學習和聚類的算法。在傳統(tǒng)的K-Means算法中，我們使用未標記數(shù)據(jù)進行聚類。而在半監(jiān)督K-Means中，我們利用一小部分標記數(shù)據(jù)來初始化聚類中心，然后使用未標記數(shù)據(jù)進行迭代聚類，以優(yōu)化聚類中心的位置。這種方法可以將標記數(shù)據(jù)的先驗知識融入到聚類過程中，提高聚類的準確性和穩(wěn)定性。3.3.2內(nèi)容半監(jiān)督K-Means的實施步驟包括：首先，使用標記數(shù)據(jù)初始化聚類中心；然后，將未標記數(shù)據(jù)分配到最近的聚類中心；接著，更新聚類中心的位置；最后，重復上述步驟直到聚類中心收斂或達到預設的迭代次數(shù)。3.3.3示例代碼importnumpyasnp

fromsklearn.clusterimportKMeans

fromsklearn.datasetsimportmake_blobs

#生成數(shù)據(jù)集

X,y=make_blobs(n_samples=1000,centers=3,random_state=42)

#將大部分數(shù)據(jù)標記為未標記

y_train=np.copy(y)

y_train[10:]=-1

#使用標記數(shù)據(jù)初始化聚類中心

initial_centers=X[y_train!=-1]

#創(chuàng)建半監(jiān)督K-Means模型

kmeans=KMeans(n_clusters=3,init=initial_centers,n_init=1)

kmeans.fit(X)

#輸出聚類結果

y_pred=kmeans.labels_

print("Predictedclusterlabels:",y_pred)以上示例展示了如何使用半監(jiān)督K-Means算法進行聚類。通過使用標記數(shù)據(jù)初始化聚類中心，算法能夠更準確地找到數(shù)據(jù)的結構，從而提高聚類的性能。4聚類算法評估與選擇4.1聚類質(zhì)量的評估指標在機器學習中，評估聚類算法的質(zhì)量是確保模型有效性和實用性的重要步驟。聚類質(zhì)量的評估指標幫助我們理解算法如何將數(shù)據(jù)點分組，以及這些分組是否合理。以下是一些常用的評估指標：4.1.1輪廓系數(shù)（SilhouetteCoefficient）輪廓系數(shù)是一種用于評估聚類緊密度和分離度的指標。它對于每個樣本計算一個值，該值介于-1和1之間，值越接近1表示樣本在正確的聚類中，且聚類結構清晰；值越接近-1表示樣本被錯誤地分配到聚類中；值接近0表示樣本位于兩個聚類的邊界上。示例代碼fromsklearn.datasetsimportmake_blobs

fromsklearn.clusterimportKMeans

fromsklearn.metricsimportsilhouette_score

#生成數(shù)據(jù)

X,_=make_blobs(n_samples=300,centers=4,random_state=0,cluster_std=0.60)

#應用KMeans聚類算法

kmeans=KMeans(n_clusters=4,random_state=0)

kmeans.fit(X)

labels=kmeans.labels_

#計算輪廓系數(shù)

score=silhouette_score(X,labels)

print("輪廓系數(shù)：",score)4.1.2戴維森-博爾丁指數(shù)（Davies-BouldinIndex）戴維森-博爾丁指數(shù)衡量每個聚類內(nèi)的平均距離與不同聚類之間的平均距離的比率。指數(shù)越小，聚類質(zhì)量越好。示例代碼fromsklearn.metricsimportdavies_bouldin_score

#使用相同的數(shù)據(jù)和聚類結果

db_score=davies_bouldin_score(X,labels)

print("戴維森-博爾丁指數(shù)：",db_score)4.2選擇合適的聚類算法選擇聚類算法時，需要考慮數(shù)據(jù)的特性、聚類的目標以及算法的復雜度。以下是一些選擇聚類算法的指導原則：4.2.1數(shù)據(jù)特性數(shù)據(jù)規(guī)模：大規(guī)模數(shù)據(jù)集可能需要更高效的算法，如MiniBatchK-Means。數(shù)據(jù)分布：如果數(shù)據(jù)分布不均勻，可能需要考慮DBSCAN或HDBSCAN。特征類型：數(shù)值特征適合K-Means，而混合類型特征可能需要層次聚類或基于密度的聚類算法。4.2.2聚類目標聚類數(shù)量：如果已知聚類數(shù)量，K-Means或譜聚類是不錯的選擇。異常值處理：如果數(shù)據(jù)集中存在異常值，DBSCAN或HDBSCAN可以更好地處理這些情況。4.2.3算法復雜度計算資源：考慮算法的計算復雜度和內(nèi)存需求，以適應可用的計算資源。可解釋性：某些算法如層次聚類提供了更直觀的聚類結果，便于解釋和可視化。4.3聚類結果的解釋與應用聚類結果的解釋和應用是將聚類分析轉(zhuǎn)化為實際價值的關鍵步驟。以下是一些解釋和應用聚類結果的方法：4.3.1可視化聚類結果使用散點圖或熱圖等可視化工具，可以幫助直觀地理解聚類結構和模式。示例代碼importmatplotlib.pyplotasplt

#可視化聚類結果

plt.scatter(X[:,0],X[:,1],c=labels,s=50,cmap='viridis')

centers=kmeans.cluster_centers_

plt.scatter(centers[:,0],centers[:,1],c='red',s=200,alpha=0.5);

plt.show()4.3.2聚類結果的分析分析每個聚類的特征，例如，計算每個聚類的平均值、中位數(shù)或標準差，以理解聚類內(nèi)部的差異和相似性。4.3.3應用于實際場景將聚類結果應用于客戶細分、文檔分類、圖像分割等實際場景，以提高業(yè)務決策的效率和準確性。示例描述假設我們正在處理一個電子商務網(wǎng)站的用戶數(shù)據(jù)，目標是根據(jù)用戶的購買行為和瀏覽歷史進行客戶細分。通過應用K-Means聚類算法，我們可以將用戶分為不同的群體，例如，頻繁購買者、偶爾瀏覽者和潛在流失用戶。這些信息可以用于個性化推薦、營銷策略調(diào)整和用戶保留計劃的制定。以上內(nèi)容詳細介紹了聚類算法評估與選擇的原理和方法，包括評估指標的計算、算法選擇的指導原則以及聚類結果的解釋和應用。通過這些步驟，我們可以確保聚類分析的有效性和實用性，為后續(xù)的數(shù)據(jù)驅(qū)動決策提供支持。5實戰(zhàn)案例分析5.1基于半監(jiān)督學習的文本聚類5.1.1案例背景在文本分析領域，聚類算法被廣泛用于將大量文檔自動分組，以發(fā)現(xiàn)潛在的主題或類別。半監(jiān)督學習結合了有標簽和無標簽數(shù)據(jù)的優(yōu)勢，通過少量的有標簽數(shù)據(jù)指導無標簽數(shù)據(jù)的聚類過程，可以提高聚類的準確性和效率。5.1.2技術原理半監(jiān)督聚類算法通常利用圖論和概率模型。圖論方法將文檔視為圖中的節(jié)點，相似度作為邊的權重，通過最小化圖的割來實現(xiàn)聚類。概率模型則假設數(shù)據(jù)遵循某種分布，通過最大似然估計或貝葉斯方法來推斷類別。5.1.3實戰(zhàn)代碼示例以下是一個使用Python和scikit-learn庫進行基于半監(jiān)督學習的文本聚類的示例。我們將使用LDA（LatentDirichletAllocation）主題模型和標簽傳播算法（LabelPropagation）。importnumpyasnp

fromsklearn.datasetsimportfetch_20newsgroups

fromsklearn.feature_extraction.textimportCountVectorizer

fromsklearn.decompositionimportLatentDirichletAllocation

fromsklearn.semi_supervisedimportLabelPropagation

#加載數(shù)據(jù)集

data=fetch_20newsgroups(subset='all',remove=('headers','footers','quotes'))

documents=data.data

labels=data.target

#文本向量化

vectorizer=CountVectorizer(max_df=0.95,min_df=2,stop_words='english')

X=vectorizer.fit_transform(documents)

#LDA主題模型

lda=LatentDirichletAllocation(n_components=20,max_iter=5,learning_method='online',learning_offset=50.,random_state=0)

X_topics=lda.fit_transform(X)

#半監(jiān)督標簽傳播

#假設我們有100個有標簽的樣本

n_labeled_points=100

np.random.seed(0)

indices=np.arange(len(X))

labeled_indices=np.random.choice(indices,size=n_labeled_points)

#創(chuàng)建標簽傳播模型的輸入

y_train=np.copy(labels)

y_train[np.setdiff1d(indices,labeled_indices)]=-1

#應用標簽傳播算法

lp_model=LabelPropagation(gamma=0.001,max_iter=1000)

lp_model.fit(X_topics,y_train)

#預測剩余樣本的標簽

predicted_labels=lp_model.transduction_[np.setdiff1d(indices,labeled_indices)]5.1.4解釋數(shù)據(jù)加載：使用fetch_20newsgroups函數(shù)加載20個新聞組數(shù)據(jù)集。文本向量化：將文本轉(zhuǎn)換為詞頻矩陣，便于機器學習算法處理。LDA主題模型：通過LDA模型提取文本的主題分布，作為聚類的特征。標簽傳播：使用LabelPropagation算法，通過有標簽樣本指導無標簽樣本的聚類。5.2圖像數(shù)據(jù)的半監(jiān)督聚類應用5.2.1案例背景在圖像處理中，聚類可以幫助識別圖像中的模式或?qū)ο?。半監(jiān)督學習通過利用少量標記圖像，可以指導大量未標記圖像的聚類，從而提高聚類的準確性和效率。5.2.2技術原理圖像聚類通常基于圖像的特征向量，如顏色直方圖、紋理特征或深度學習提取的特征。半監(jiān)督聚類算法可以利用這些特征和少量的有標簽數(shù)據(jù)，通過圖割或概率模型來優(yōu)化聚類結果。5.2.3實戰(zhàn)代碼示例以下是一個使用Python和scikit-learn庫進行基于半監(jiān)督學習的圖像聚類的示例。我們將使用K-means聚類和標簽傳播算法。importnumpyasnp

fromsklearn.datasetsimportfetch_openml

fromsklearn.clusterimportKMeans

fromsklearn.semi_supervisedimportLabelPropagation

#加載數(shù)據(jù)集

data=fetch_openml('mnist_784',version=1)

images=data.data

labels=data.target

#減少數(shù)據(jù)集大小以加快處理速度

images=images[:10000]

labels=labels[:10000]

#K-means聚類

kmeans=KMeans(n_clusters=10,random_state=0)

kmeans.fit(images)

#半監(jiān)督標簽傳播

#假設我們有100個有標簽的樣本

n_labeled_points=100

np.random.seed(0)

indices=np.arange(len(images))

labeled_indices=np.random.choice(indices,size=n_labeled_points)

#創(chuàng)建標簽傳播模型的輸入

y_train=np.copy(labels)

y_