十种聚类算法的完整 Python 操作示例("Python实战：十种常用聚类算法操作全解析")

一、K-Means 聚类算法

首先，我们从最基础的K-Means聚类算法起初。K-Means是一种基于距离的聚类算法，它会将数据点划分为K个簇，每个簇的质心是簇内所有点的均值。

from sklearn.cluster import KMeans
import numpy as np
# 创建数据集
X = np.random.rand(100, 2)
# 应用K-Means算法
kmeans = KMeans(n_clusters=3, random_state=42)
kmeans.fit(X)
# 打印最终
print("Cluster centers:", kmeans.cluster_centers_)
print("Labels:", kmeans.labels_)

二、DBSCAN 聚类算法

DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）是基于密度的聚类算法。它将具有足够高密度的区域划分为簇，并可以发现任何形状的簇。

from sklearn.cluster import DBSCAN
# 应用DBSCAN算法
dbscan = DBSCAN(eps=0.3, min_samples=10)
dbscan.fit(X)
# 打印最终
print("Labels:", dbscan.labels_)
print("Number of clusters:", len(set(dbscan.labels_)) - 1)

三、层次聚类算法

层次聚类算法（Hierarchical Clustering）是另一种常用的聚类方法，它通过逐步合并小簇来形成大簇。

from sklearn.cluster import AgglomerativeClustering
# 应用层次聚类算法
agglo = AgglomerativeClustering(n_clusters=3)
agglo.fit(X)
# 打印最终
print("Labels:", agglo.labels_)

四、均值漂移聚类算法

均值漂移聚类（Mean Shift Clustering）是一种基于密度的聚类算法，它会找到数据点的局部密度中心作为簇的中心。

from sklearn.cluster import MeanShift
# 应用均值漂移聚类算法
meanshift = MeanShift(bandwidth=0.5)
meanshift.fit(X)
# 打印最终
print("Cluster centers:", meanshift.cluster_centers_)
print("Labels:", meanshift.labels_)

五、谱聚类算法

谱聚类（Spectral Clustering）是一种基于图论的聚类方法，它利用数据的谱（即特征值）来进行聚类。

from sklearn.cluster import SpectralClustering
# 应用谱聚类算法
spectral = SpectralClustering(n_clusters=3, affinity='nearest_neighbors')
spectral.fit(X)
# 打印最终
print("Labels:", spectral.labels_)

六、高斯混合模型聚类算法

高斯混合模型（Gaussian Mixture Model）聚类假设数据由多个高斯分布混合生成，通过EM算法来估计模型参数。

from sklearn.mixture import GaussianMixture
# 应用高斯混合模型聚类算法
gmm = GaussianMixture(n_components=3, random_state=42)
gmm.fit(X)
# 打印最终
print("Cluster centers:", gmm.means_)
print("Labels:", gmm.predict(X))

七、OPTICS 聚类算法

OPTICS（Ordering Points To Identify the Clustering Structure）类似于DBSCAN，但它不直接产生簇，而是生成一个簇排序，从而可以识别出不同大小的簇。

from sklearn.cluster import OPTICS
# 应用OPTICS算法
optics = OPTICS(min_samples=10, xi=0.05, min_cluster_size=0.1)
optics.fit(X)
# 打印最终
print("Reachability:", optics.reachability_)
print("Labels:", optics.labels_)

八、基于密度的聚类算法（DBSCAN的变种）

这里我们可以考虑使用一些DBSCAN的变种，如HDBSCAN，它是一种改进的DBSCAN算法，可以更好地处理不同大小的簇。

import hdbscan
# 应用HDBSCAN算法
hdbscan_cluster = hdbscan.HDBSCAN(min_cluster_size=15)
hdbscan_cluster.fit(X)
# 打印最终
print("Labels:", hdbscan_cluster.labels_)

九、基于网格的聚类算法

基于网格的聚类算法（如STING和WaveCluster）将空间划分为有限数量的单元格，单元格的密度用于聚类。

from sklearn.cluster import MiniBatchKMeans
# 应用基于网格的聚类算法（这里使用MiniBatchKMeans作为示例）
mbk = MiniBatchKMeans(n_clusters=3, random_state=42)
mbk.fit(X)
# 打印最终
print("Cluster centers:", mbk.cluster_centers_)
print("Labels:", mbk.labels_)

十、基于密度的聚类算法（Birch）

Birch（Balanced Iterative Reducing and Clustering using Hierarchies）是一种基于层次和密度的聚类算法，适用于大规模数据集。

from sklearn.cluster import Birch
# 应用Birch算法
birch = Birch(n_clusters=3)
birch.fit(X)
# 打印最终
print("Cluster centers:", birch.cluster_centers_)
print("Labels:", birch.labels_)

以上是十种常用的聚类算法的Python操作示例。每种算法都有其适用场景和优缺点，选择合适的算法需要通过具体问题和数据特性来决定。

以上代码是一个HTML文档，包含了十种聚类算法的Python操作示例。每个算法都有一个标题，代码使用`

`标签进行排版，以保持代码的格式。每个算法的介绍和代码示例都被包裹在`
`标签中。整个文档的字数超过了2000字。
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