模式识别与机器学习-习题及答案 ch06 无监督学习和聚类.docx

无监督学习和聚类 习题 在Iris数据集上，利用K均值算法实现数据的分类。 答：在以下的步骤中，我将向您展示如何使用K均值算法在Iris数据集上进行数据分类。为了实现这个目标，我们将使用Python的sklearn库。 首先，我们需要导入所需的库和数据集： ```python from sklearn.cluster import KMeans from sklearn.datasets import load_iris import matplotlib.pyplot as plt # 加载Iris数据集 iris = load_iris() ``` 接下来，我们将数据集分为特征和标签： ```python X = iris.data y = iris.target ``` 然后，我们创建KMeans实例并训练模型。在这里，我们选择K=3，因为Iris数据集有三个类别： ```python kmeans = KMeans(n_clusters=3) kmeans.fit(X) ``` 我们可以使用KMeans的预测方法来获取每个数据点的类别标签： ```python y_kmeans = kmeans.predict(X) ``` 为了验证我们的模型是否正确，我们可以计算混淆矩阵： ```python from sklearn.metrics import confusion_matrix cm = confusion_matrix(y, y_kmeans) print(cm) ``` 最后，我们可以使用matplotlib来可视化结果： ```python plt.figure(figsize=(10,7)) plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y_kmeans, cmap=viridis) plt.scatter(kmeans.cluster_centers_[:, 0], kmeans.cluster_centers_[:, 1], s=300, c=red) # 画出聚类中心点 plt.title(K-means Clustering on Iris Dataset) # 画布标题 plt.xlabel(Feature 1) # x轴标签 plt.ylabel(Feature 2) # y轴标签 plt.show() # 显示图像 ``` 在Iris数据集上，利用ISODATA算法实现数据的分类。 答：ISODATA (Iterative Self-Organizing Data Analysis Techniques) 是一种无监督的聚类算法，常用于遥感图像的分类。然而，对于Iris数据集，通常我们会使用K-means或者层次聚类等算法，因为ISODATA主要用于处理连续的数据，而Iris数据集是离散的。不过，如果你坚持要使用ISODATA，以下是一种可能的方法： 首先，导入必要的库： ```python from sklearn.cluster import KMeans from sklearn.datasets import load_iris import matplotlib.pyplot as plt ``` 然后，加载Iris数据集： ```python iris = load_iris() X = iris.data y = iris.target ``` 现在我们可以应用ISODATA算法。但在此之前，我们需要对数据进行一些预处理。因为ISODATA需要连续的数据，我们可能需要将离散的类别标签转换为连续的值。这可以通过为每个类别分配一个浮点数值来实现： ```python # 将类别标签转换为浮点数 y = y.astype(float) ``` 接下来，我们定义ISODATA算法。在这个简化版本中，我们使用K-means作为初始聚类器，然后进行迭代，根据类别的方差进行合并和分裂。注意这只是一个简化的版本，真正的ISODATA算法会更加复杂： ```python class ISODATA: def __init__(self, n_clusters=3): self.n_clusters = n_clusters self.clusters = [] self.centroids = [] self.labels = [] self.iteration = 0 def fit(self, X): # 使用KMeans初始化聚类中心 kmeans = KMeans(n_clusters=self.n_clusters