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原力计划应用在机器学习中的聚类数据集产生方法 简 介: 本文根据 机器学习中常用的聚类数据集生成…

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本文根据 机器学习中常用的聚类数据集生成方法 中的内容进行编辑实验和整理而得。并在之后对于聚类数据库生成进行不断的补充。

 

关键词 : 机器学习 , 聚类算法 , 数据集合

 

§ 01 直接生成

 

这类方法是利用基本程序软件包 numpy 的随机数产生方法来生成各类用于聚类算法数据集合,也是自行制作轮子的生成方法。

 

一、基础类型

 

1、月牙形数据集合

 

 

from headm import *
import numpy as np
pltgif = PlotGIF()
def moon2Data(datanum):
    x1 = linspace(-3, 3, datanum)
    noise = np.random.randn(datanum) * 0.15
    y1 = -square(x1) / 3 + 4.5 + noise
    x2 = linspace(0, 6, datanum)
    noise = np.random.randn(datanum) * 0.15
    y2 = square(x2 - 3) / 3 + 0.5 + noise
    plt.clf()
    plt.axis([-3.5, 6.5, -.5, 5.5])
    plt.scatter(x1, y1, s=10)
    plt.scatter(x2, y2, s=10)
    plt.draw()
    plt.pause(.1)
    pltgif.append(plt)
for _ in range(20):
    moon2Data(300)
pltgif.save(r'd:\temp\GIF1.GIF')

 

2、方形数据集

 

 

from headm import *
import numpy as np
pltgif = PlotGIF()
def moon2Data(datanum):
    x = np.random.rand(datanum, 2)
    condition1 = x[:, 1] <= x[:, 0]
    condition2 = x[:, 1] <= (1-x[:, 0])
    index1 = np.where(condition1 & condition2)
    x1 = x[index1]
    x = np.delete(x, index1, axis=0)
    index2 = np.where(x[:, 0] <= 0.5)
    x2 = x[index2]
    x3 = np.delete(x, index2, axis=0)
    plt.clf()
    plt.scatter(x1[:, 0], x1[:, 1], s=10)
    plt.scatter(x2[:, 0], x2[:, 1], s=10)
    plt.scatter(x3[:, 0], x3[:, 1], s=10)
    plt.draw()
    plt.pause(.1)
    pltgif.append(plt)
for _ in range(20):
    moon2Data(1000)
pltgif.save(r'd:\temp\GIF1.GIF')

 

3、螺旋形数据集合

 

 

from headm import *
import numpy as np
pltgif = PlotGIF()
def randData(datanum):
    t = 1.5 * pi * (1+3*random.rand(1, datanum))
    x = t * cos(t)
    y = t * sin(t)
    X = concatenate((x,y))
    X += 0.7 * random.randn(2, datanum)
    X = X.T
    norm = plt.Normalize(y.min(), y.max())
    plt.clf()
    plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], s=10, c=norm(X[:,0]), cmap='viridis')
    plt.axis([-20, 21, -20, 16])
    plt.draw()
    plt.pause(.1)
    pltgif.append(plt)
for _ in range(20):
    randData(1000)
pltgif.save(r'd:\temp\GIF1.GIF')

 

下面的知识螺旋线,没有随机移动的点。

将随机幅值从原来的 0.7 增大到 1.5,对应的数据集合为:

from headm import *
import numpy as np
pltgif = PlotGIF()
def randData(datanum, delta):
    t = 1.5 * pi * (1+3*random.rand(1, datanum))
    x = t * cos(t)
    y = t * sin(t)
    X = concatenate((x,y))
    X += delta * random.randn(2, datanum)
    X = X.T
    norm = plt.Normalize(y.min(), y.max())
    plt.clf()
    plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], s=10, c=norm(X[:,0]), cmap='viridis')
    plt.axis([-20, 21, -20, 16])
    plt.draw()
    plt.pause(.1)
    pltgif.append(plt)
for i in range(30):
    randData(1000, i / 20)
for i in range(30):
    randData(1000, (30-i-1) / 20)
pltgif.save(r'd:\temp\GIF1.GIF')

 

§ 02 样本生成器

 

利用 sklearn.datasets 自带的 样本生成器 来生成相应的数据集合。

 

一、基础数据集

 

1、点簇形数据集合

 

 

from headm import *
from sklearn.datasets import make_blobs
pltgif = PlotGIF()
def randData(datanum):
    x1,y1 = make_blobs(n_samples=datanum, n_features=2, centers=3, random_state=random.randint(0, 1000))
    plt.clf()
    plt.scatter(x1[:,0], x1[:, 1], c=y1, s=10)
    plt.draw()
    plt.pause(.1)
    pltgif.append(plt)
for _ in range(20):
    randData(300)
pltgif.save(r'd:\temp\gif1.gif')

 

绘制三簇点集合,也可以使用如下的语句:

 

plt.scatter(x1[y1==0][:,0], x1[y1==0][:,1], s=10)
plt.scatter(x1[y1==1][:,0], x1[y1==1][:,1], s=10)
plt.scatter(x1[y1==2][:,0], x1[y1==2][:,1], s=10)

 

2、线簇形数据集合

 

 

生成代码,只要在前面的x1后面使用旋转矩阵。

 

transformation = [[0.60834549, -0.63667341], [-0.40887718, 0.85253229]]
x1 = dot(x1, transformation)

 

其中转换矩阵的特征值与特征向量为:

特征值 : [0.2058171 1.25506068]
特征向量 :[[-0.84523774 0.7015526 ] [-0.53439045 -0.71261768]]

a = array(transformation)
w, v = linalg.eig(a)
printf(w, v)

 

3、环形数据集合

 

 

from headm import *
from sklearn.datasets import make_circles
pltgif = PlotGIF()
def randData(datanum):
    x1,y1 = make_circles(n_samples=datanum, noise=0.07, random_state=random.randint(0, 1000), factor=0.6)
    plt.clf()
    plt.scatter(x1[y1==0][:,0], x1[y1==0][:,1], s=10)
    plt.scatter(x1[y1==1][:,0], x1[y1==1][:,1], s=10)
    plt.axis([-1.2, 1.2, -1.2, 1.2])
    plt.draw()
    plt.pause(.1)
    pltgif.append(plt)
for _ in range(20):
    randData(1000)
pltgif.save(r'd:\temp\gif1.gif')

 

4、月牙数据集合

 

 

from headm import *
from sklearn.datasets import make_moons
pltgif = PlotGIF()
def randData(datanum):
    x1,y1 = make_moons(n_samples=datanum, noise=0.07, random_state=random.randint(0, 1000))
    plt.clf()
    plt.scatter(x1[y1==0][:,0], x1[y1==0][:,1], s=10)
    plt.scatter(x1[y1==1][:,0], x1[y1==1][:,1], s=10)
    plt.axis([-1.5, 2.5, -1, 1.5])
    plt.draw()
    plt.pause(.1)
    pltgif.append(plt)
for _ in range(20):
    randData(1000)
pltgif.save(r'd:\temp\gif1.gif')

 

※测试结论 ※

 

sklearn 里面还有好多函数来自定制数据,除此之外还可以使用 numpy 生成,然后通过高级索引进行划分,最好结合着 matplotlib 中的 cmap 来做颜色映射,这样可以做出好玩又好看的数据集。

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