pythondbscan
主要是方便，python的第三方模塊很豐富，而且語法非常簡練，自由度很高，python的numpy、scipy、matplotlib模塊可以完成所有的spss的功能，而且可以根據自己的需要按照定製的方法對數據進行清洗、歸約，需要的情況下還可以跟sql進行連接，做機器學習，很多時候數據是從互聯網上用網路爬蟲收集的，python有urllib模塊，可以很簡單的完成這個工作，有些時候爬蟲收集數據還要對付某些網站的驗證碼，python有PIL模塊，可以方便的進行識別，如果需要做神經網路、遺傳演算法，scipy也可以完成這個工作，還有決策樹就用if-then這樣的代碼，做聚類不能局限於某幾種聚類，可能要根據實際情況進行調整，k-means聚類、DBSCAN聚類，有時候可能還要綜合兩種聚類方法對大規模數據進行聚類分析，這些都需要自行編碼來完成，此外，基於距離的分類方法，有很多距離表達方式可以選用，比如歐幾里得距離、餘弦距離、閔可夫斯基距離、城市塊距離，雖然並不復雜， 但是用python編程實現很方便，基於內容的分類方法，python有強大的nltk自然語言處理模塊，對語言片語進行切分、收集、分類、統計等。
綜上，就是非常非常方便，只要你對python足夠了解，你發現你可以僅僅使用這一個工具快速實現你的所有想法
Ⅱ 建議收藏！10 種 Python 聚類演算法完整操作示例
聚類或聚類分析是無監督學習問題。它通常被用作數據分析技術，用於發現數據中的有趣模式，例如基於其行為的客戶群。有許多聚類演算法可供選擇，對於所有情況，沒有單一的最佳聚類演算法。相反，最好探索一系列聚類演算法以及每種演算法的不同配置。在本教程中，你將發現如何在 python 中安裝和使用頂級聚類演算法。完成本教程後，你將知道：
聚類分析，即聚類，是一項無監督的機器學習任務。它包括自動發現數據中的自然分組。與監督學習（類似預測建模）不同，聚類演算法只解釋輸入數據，並在特徵空間中找到自然組或群集。
群集通常是特徵空間中的密度區域，其中來自域的示例（觀測或數據行）比其他群集更接近群集。群集可以具有作為樣本或點特徵空間的中心(質心)，並且可以具有邊界或范圍。
聚類可以作為數據分析活動提供幫助，以便了解更多關於問題域的信息，即所謂的模式發現或知識發現。例如：
聚類還可用作特徵工程的類型，其中現有的和新的示例可被映射並標記為屬於數據中所標識的群集之一。雖然確實存在許多特定於群集的定量措施，但是對所識別的群集的評估是主觀的，並且可能需要領域專家。通常，聚類演算法在人工合成數據集上與預先定義的群集進行學術比較，預計演算法會發現這些群集。
有許多類型的聚類演算法。許多演算法在特徵空間中的示例之間使用相似度或距離度量，以發現密集的觀測區域。因此，在使用聚類演算法之前，擴展數據通常是良好的實踐。
一些聚類演算法要求您指定或猜測數據中要發現的群集的數量，而另一些演算法要求指定觀測之間的最小距離，其中示例可以被視為「關閉」或「連接」。因此，聚類分析是一個迭代過程，在該過程中，對所識別的群集的主觀評估被反饋回演算法配置的改變中，直到達到期望的或適當的結果。scikit-learn 庫提供了一套不同的聚類演算法供選擇。下面列出了10種比較流行的演算法：
每個演算法都提供了一種不同的方法來應對數據中發現自然組的挑戰。沒有最好的聚類演算法，也沒有簡單的方法來找到最好的演算法為您的數據沒有使用控制實驗。在本教程中，我們將回顧如何使用來自 scikit-learn 庫的這10個流行的聚類演算法中的每一個。這些示例將為您復制粘貼示例並在自己的數據上測試方法提供基礎。我們不會深入研究演算法如何工作的理論，也不會直接比較它們。讓我們深入研究一下。
在本節中，我們將回顧如何在 scikit-learn 中使用10個流行的聚類演算法。這包括一個擬合模型的例子和可視化結果的例子。這些示例用於將粘貼復制到您自己的項目中，並將方法應用於您自己的數據。
1.庫安裝
首先，讓我們安裝庫。不要跳過此步驟，因為你需要確保安裝了最新版本。你可以使用 pip Python 安裝程序安裝 scikit-learn 存儲庫，如下所示：
接下來，讓我們確認已經安裝了庫，並且您正在使用一個現代版本。運行以下腳本以輸出庫版本號。
運行該示例時，您應該看到以下版本號或更高版本。
2.聚類數據集
我們將使用 make _ classification ()函數創建一個測試二分類數據集。數據集將有1000個示例，每個類有兩個輸入要素和一個群集。這些群集在兩個維度上是可見的，因此我們可以用散點圖繪制數據，並通過指定的群集對圖中的點進行顏色繪制。這將有助於了解，至少在測試問題上，群集的識別能力如何。該測試問題中的群集基於多變數高斯，並非所有聚類演算法都能有效地識別這些類型的群集。因此，本教程中的結果不應用作比較一般方法的基礎。下面列出了創建和匯總合成聚類數據集的示例。
運行該示例將創建合成的聚類數據集，然後創建輸入數據的散點圖，其中點由類標簽（理想化的群集）著色。我們可以清楚地看到兩個不同的數據組在兩個維度，並希望一個自動的聚類演算法可以檢測這些分組。
已知聚類著色點的合成聚類數據集的散點圖接下來，我們可以開始查看應用於此數據集的聚類演算法的示例。我已經做了一些最小的嘗試來調整每個方法到數據集。3.親和力傳播親和力傳播包括找到一組最能概括數據的範例。
它是通過 AffinityPropagation 類實現的，要調整的主要配置是將「 阻尼 」設置為0.5到1，甚至可能是「首選項」。下面列出了完整的示例。
運行該示例符合訓練數據集上的模型，並預測數據集中每個示例的群集。然後創建一個散點圖，並由其指定的群集著色。在這種情況下，我無法取得良好的結果。
數據集的散點圖，具有使用親和力傳播識別的聚類
4.聚合聚類
聚合聚類涉及合並示例，直到達到所需的群集數量為止。它是層次聚類方法的更廣泛類的一部分，通過 AgglomerationClustering 類實現的，主要配置是「 n _ clusters 」集，這是對數據中的群集數量的估計，例如2。下面列出了完整的示例。
運行該示例符合訓練數據集上的模型，並預測數據集中每個示例的群集。然後創建一個散點圖，並由其指定的群集著色。在這種情況下，可以找到一個合理的分組。
使用聚集聚類識別出具有聚類的數據集的散點圖
5.BIRCHBIRCH
聚類（ BIRCH 是平衡迭代減少的縮寫，聚類使用層次結構)包括構造一個樹狀結構，從中提取聚類質心。
它是通過 Birch 類實現的，主要配置是「 threshold 」和「 n _ clusters 」超參數，後者提供了群集數量的估計。下面列出了完整的示例。
運行該示例符合訓練數據集上的模型，並預測數據集中每個示例的群集。然後創建一個散點圖，並由其指定的群集著色。在這種情況下，可以找到一個很好的分組。
使用BIRCH聚類確定具有聚類的數據集的散點圖
6.DBSCANDBSCAN
聚類（其中 DBSCAN 是基於密度的空間聚類的雜訊應用程序）涉及在域中尋找高密度區域，並將其周圍的特徵空間區域擴展為群集。
它是通過 DBSCAN 類實現的，主要配置是「 eps 」和「 min _ samples 」超參數。下面列出了完整的示例。
運行該示例符合訓練數據集上的模型，並預測數據集中每個示例的群集。然後創建一個散點圖，並由其指定的群集著色。在這種情況下，盡管需要更多的調整，但是找到了合理的分組。
使用DBSCAN集群識別出具有集群的數據集的散點圖
7.K均值
K-均值聚類可以是最常見的聚類演算法，並涉及向群集分配示例，以盡量減少每個群集內的方差。
它是通過 K-均值類實現的，要優化的主要配置是「 n _ clusters 」超參數設置為數據中估計的群集數量。下面列出了完整的示例。
運行該示例符合訓練數據集上的模型，並預測數據集中每個示例的群集。然後創建一個散點圖，並由其指定的群集著色。在這種情況下，可以找到一個合理的分組，盡管每個維度中的不等等方差使得該方法不太適合該數據集。
使用K均值聚類識別出具有聚類的數據集的散點圖
8.Mini-Batch
K-均值Mini-Batch K-均值是 K-均值的修改版本，它使用小批量的樣本而不是整個數據集對群集質心進行更新，這可以使大數據集的更新速度更快，並且可能對統計雜訊更健壯。
它是通過 MiniBatchKMeans 類實現的，要優化的主配置是「 n _ clusters 」超參數，設置為數據中估計的群集數量。下面列出了完整的示例。
運行該示例符合訓練數據集上的模型，並預測數據集中每個示例的群集。然後創建一個散點圖，並由其指定的群集著色。在這種情況下，會找到與標准 K-均值演算法相當的結果。
帶有最小批次K均值聚類的聚類數據集的散點圖
9.均值漂移聚類
均值漂移聚類涉及到根據特徵空間中的實例密度來尋找和調整質心。
它是通過 MeanShift 類實現的，主要配置是「帶寬」超參數。下面列出了完整的示例。
運行該示例符合訓練數據集上的模型，並預測數據集中每個示例的群集。然後創建一個散點圖，並由其指定的群集著色。在這種情況下，可以在數據中找到一組合理的群集。
具有均值漂移聚類的聚類數據集散點圖
10.OPTICSOPTICS
聚類（ OPTICS 短於訂購點數以標識聚類結構）是上述 DBSCAN 的修改版本。
它是通過 OPTICS 類實現的，主要配置是「 eps 」和「 min _ samples 」超參數。下面列出了完整的示例。
運行該示例符合訓練數據集上的模型，並預測數據集中每個示例的群集。然後創建一個散點圖，並由其指定的群集著色。在這種情況下，我無法在此數據集上獲得合理的結果。
使用OPTICS聚類確定具有聚類的數據集的散點圖
11.光譜聚類
光譜聚類是一類通用的聚類方法，取自線性線性代數。
它是通過 Spectral 聚類類實現的，而主要的 Spectral 聚類是一個由聚類方法組成的通用類，取自線性線性代數。要優化的是「 n _ clusters 」超參數，用於指定數據中的估計群集數量。下面列出了完整的示例。
運行該示例符合訓練數據集上的模型，並預測數據集中每個示例的群集。然後創建一個散點圖，並由其指定的群集著色。在這種情況下，找到了合理的集群。
使用光譜聚類聚類識別出具有聚類的數據集的散點圖
12.高斯混合模型
高斯混合模型總結了一個多變數概率密度函數，顧名思義就是混合了高斯概率分布。它是通過 Gaussian Mixture 類實現的，要優化的主要配置是「 n _ clusters 」超參數，用於指定數據中估計的群集數量。下面列出了完整的示例。
運行該示例符合訓練數據集上的模型，並預測數據集中每個示例的群集。然後創建一個散點圖，並由其指定的群集著色。在這種情況下，我們可以看到群集被完美地識別。這並不奇怪，因為數據集是作為 Gaussian 的混合生成的。
使用高斯混合聚類識別出具有聚類的數據集的散點圖
在本文中，你發現了如何在 python 中安裝和使用頂級聚類演算法。具體來說，你學到了：
Ⅲ 如何自學編程python
首先先了解Python語言的四大發展方向。目前Python的主要方向有web後端開發、大數據分析網路爬蟲和人工智慧，當然如果再細分的話還有自動化測試、運維等方向。
在學習Python的基礎語法時，並不需要太多的基礎，基本只要熟練使用電腦日常功能並對Python感興趣就可以了，但如果想要在人工智慧領域方向發展的話，線性代數、概率、統計等高等數學知識基本是必需的，原因在於這些知識能夠讓你的邏輯更加清晰，在編程過程中有更強的思路。
分享一個千鋒Python的學習大綱給你
第一階段 - Python 數據科學
Python 基礎語法
入門及環境安裝 、基本語法與數據類型、控制語句、錯誤及異常、錯誤處理方法、異常處理方法 、常用內置函數 、函數創建與使用、Python 高級特性、高級函數、Python 模塊、PythonIO 操作 、日期與時間 、類與面向對象 、Python 連接資料庫
Python 數據清洗
數字化 Python 模塊Numpy、數據分析利器Pandas、Pandas 基本操作、Pandas 高級操作
Python 數據可視化
數據可視化基礎、MLlib（RDD-Base API）機器學習、MatPlotlib 繪圖進階、高級繪圖工具
第二階段 - 商業數據可視化
Excel 業務分析
Excel 基礎技能、Excel 公式函數、圖表可視化、人力 & 財務分析案例、商業數據分析方法、商業數據分析報告
Mysql 資料庫
Mysql 基礎操作（一）、Mysql 基礎操作（二）、Mysql 中級操作、Mysql 高級操作、電商數據處理案例
PowerBI
初級商業智能應用 （PowerQuery）、初級商業智能應用 （PowerPivot）、初級商業智能應用案例、存儲過程、PowerBI Desktop 案例、PowerBI Query 案例
統計學基礎
微積分、線性代數基礎、統計基礎
Tableau
Tableau 基本操作、Tableau 繪圖、Tableau 數據分析、Tableau 流量分析
SPSS
客戶畫像、客戶價值模型、神經網路、決策樹、時間序列
第三階段 - Python 機器學習
Python 統計分析
數據准備、一元線性回歸、多元線性回歸、一般 logistic 回歸、ogistic 回歸與修正
Python 機器學習基礎
機器學習入門、KNN 講義、模型評估方法、模型優化方法、Kmeans、DBSCAN、決策樹演算法實戰
Python 機器學習中級
線性回歸、模型優化方法、邏輯回歸、樸素貝葉斯、關聯規則、協同過濾、推薦系統案例
Python 機器學習高級
集成演算法 - 隨機森林、集成演算法 -AdaBoost、數據處理和特徵工程、SVM、神經網路、XGBoost
第四階段 - 項目實戰
電商市場數據挖掘項目實戰
項目背景 & 業務邏輯 、指定分析策略 、方法實現與結果 、營銷活動設計及結果評價 、撰寫數據分析報告
金融風險信用評估項目實戰
項目背景 & 業務邏輯 、建模准備 、數據清洗 、模型訓練 、模型評估 、模型部署與更新
第五階段 - 數據採集
爬蟲類庫解析 、數據解析 、動態網頁提取 、驗證碼、IP 池 、多線程爬蟲 、反爬應對措施 、scrapy 框架
第六階段 - 企業課
團隊戶外拓展訓練 、企業合作項目課程 、管理課程 、溝通表達訓練 、職業素養課程
以上就是零基礎Python學習路線的所有內容，希望對大家的學習有所幫助。
Ⅳ 0基礎學習python怎麼入門呢
鏈接：http://pan..com/s/1VFYbfZcE5a808W7ph9-qDQ
零基礎學python課程。Python是目前最流行的動態腳本語言之一。本課程由淺入深，全面、系統地介紹了使用Python進行開發的各種知識和技巧。 包括Python環境的安裝和配置、Python的基本語法、模塊和函數、內置數據結構、字元串和文件的處理、正則表達式的使用、異常的捕獲和處理、面向對象的語言特性和設計、Python的資料庫編程、Tkinter GUI庫的使用、HTML應用、XML應用、Django網頁開發框架的使用、測試驅動開發模式應用、Python中的進程和線程、Python系統管理、網路編程、Python圖像處理、Python語言的擴展和嵌入以及Windows下Python開發等。
課程目錄：
python語言的特點
python的發展歷史與版本
python的安裝
python程序的書寫規則
基礎數據類型
變數的定義和常用操作
序列的概念
字元串的定義和使用
......
Ⅳ 用python2.7做kmeans聚類演算法怎麼導入數據
指定文件名
問題描述：一堆二維數據，用kmeans演算法對其進行聚類，下面例子以分k=3為例。
原數據：
1.5,3.1
2.2,2.9
3,4
2,1
15,25
43,13
32,42
0,0
8,9
12,5
9,12
11,8
22,33
24,25
實現代碼：
[python] view plain
#coding:utf-8
from numpy import *
import string
import math
def loadDataSet(filename):
dataMat = []
fr = open(filename)
for line in fr.readlines():
element = line.strip('\n').split(',')
number = []
for i in range(len(element)):
number.append(string.atof(element[i]))
dataMat.append(number)
return dataMat
def distEclud(vecA, vecB):
count = len(vecA)
s = 0.0
for i in range(0, count):
s = s + power(vecA[i]-vecB[i], 2)
return sqrt(s)
def clusterOfElement(means, element):
min_dist = distEclud(means[0], element)
lable = 0
for index in range(1, len(means)):
dist = distEclud(means[index], element)
if(dist < min_dist):
min_dist = dist
lable = index
return lable
def getMean(cluster): #cluster=[[[1,2],[1,2],[1,2]....],[[2,1],[2,1],[2,1],[2,1]...]]
num = len(cluster) #1個簇的num，如上為3個
res = []
temp = 0
dim = len(cluster[0])
for i in range(0, dim):
for j in range(0, num):
temp = temp + cluster[j][i]
temp = temp / num
res.append(temp)
return res
def kMeans():
k = 3
data = loadDataSet('data.txt')
print "data is ", data
inite_mean = [[1.1, 1], [1, 1],[1,2]]
count = 0
while(count < 1000):
count = count + 1
clusters = []
means = []
for i in range(k):
clusters.append([])
means.append([])
for index in range(len(data)):
lable = clusterOfElement(inite_mean, data[index])
clusters[lable].append(data[index])
for cluster_index in range(k):
mea = getMean(clusters[cluster_index])
for mean_dim in range(len(mea)):
means[cluster_index].append(mea[mean_dim])
for mm in range(len(means)):
for mmm in range(len(means[mm])):
inite_mean[mm][mmm] = means[mm][mmm]
print "result cluster is ", clusters
print "result means is ", inite_mean
kMeans()
Ⅵ k-means聚類演算法python實現，導入的數據集有什麼要求
一，K-Means聚類演算法原理
k-means 演算法接受參數 k
；然後將事先輸入的n個數據對象劃分為
k個聚類以便使得所獲得的聚類滿足：同一聚類中的對象相似度較高；而不同聚類中的對象相似度較小。聚類相似度是利用各聚類中對象的均值所獲得一個「中心對
象」（引力中心）來進行計算的。
K-means演算法是最為經典的基於劃分的聚類方法，是十大經典數據挖掘演算法之一。K-means演算法的基本思想是：以空間中k個點為中心進行聚類，對最靠近他們的對象歸類。通過迭代的方法，逐次更新各聚類中心的值，直至得到最好的聚類結果。
Ⅶ 聚類演算法之K均值演算法(k-means)的Python實現
K-means演算法是硬聚類演算法，是典型的基於原型的目標函數聚類方法的代表，它是數據點到原型的某種距離作為優化的目標函數，利用函數求極值的方法得到迭代運算的調整規則。K-means演算法以歐式距離作為相似度測度，它是求對應某一初始聚類中心向量V最優分類，使得評價指標J最小。演算法採用誤差平方和准則函數作為聚類准則函數。
通常，人們根據樣本間的某種距離或者相似性來定義聚類，即把相似的（或距離近的）樣本聚為同一類，而把不相似的（或距離遠的）樣本歸在其他類。
所謂聚類問題，就是給定一個元素集合D，其中每個元素具有n個可觀察屬性，使用某種演算法將D劃分成k個子集，要求每個子集內部的元素之間相異度盡可能低，而不同子集的元素相異度盡可能高。其中每個子集叫做一個簇。
k-means演算法是一種很常見的聚類演算法，它的基本思想是：通過迭代尋找k個聚類的一種劃分方案，使得用這k個聚類的均值來代表相應各類樣本時所得的總體誤差最小。
看起來還不錯
分析一個公司的客戶分類，這樣可以對不同的客戶使用不同的商業策略，或是電子商務中分析商品相似度，歸類商品，從而可以使用一些不同的銷售策略，等等。