BanditPAM：Python库的超强武器

今天我要向大家介绍一个强大的Python库——BanditPAM。
https://github.com/motiwari/BanditPAM

BanditPAM是一种高效的K-medoids聚类算法实现，尤其适用于大型数据集和高维数据。

K-medoids算法

K-medoids是一种类似于K-means的聚类算法，但它选择数据集中的实际数据点作为聚类中心，而不是使用均值，这使得它对异常值更为鲁棒。

基本原理

1. 选择初始中心点（Medoids）： 在数据集中随机选择k个点作为初始中心点，这些点称为medoids。
2. 分配数据点到最近的Medoids： 对于数据集中的每个点，计算它与所有medoids之间的距离，并将其分配给最近的medoid。通常使用欧几里得距离或曼哈顿距离。
3. 更新Medoids： 对于每个聚类，选择一个点作为新的medoid，这个点是使得聚类内所有点到它的距离之和最小的点。
4. 迭代： 重复步骤2和3，直到medoids不再改变或达到预定的迭代次数。

优点

• 鲁棒性： 由于medoids是实际数据点，算法对噪声和异常值不太敏感。
• 解释性： 由于中心是实际的数据点，聚类结果通常更容易解释。

库的初体验

安装

你可以直接使用pip进行安装。

<code>pip install banditpam</code>

案例分享

这里，我们使用给定的平均值从高斯混合模型生成数据，并使用BanditPAM进行聚类。

<code>from banditpam import KMedoids import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 生成数据 np.random.seed(0) n_per_cluster = 40 means = np.array([[0,0], [-5,5], [5,5]]) X = np.vstack([np.random.randn(n_per_cluster, 2) + mu for mu in means]) # 使用BanditPAM进行聚类 kmed = KMedoids(n_medoids=3, algorithm="BanditPAM") kmed.fit(X, 'L2') # 输出结果 print(kmed.average_loss) # 输出 1.2482391595840454 print(kmed.labels) # 输出聚类分配 [0] * 40 + [1] * 40 + [2] * 40 # 可视化数据和medoids for p_idx, point in enumerate(X): if p_idx in map(int, kmed.medoids): plt.scatter(X[p_idx, 0], X[p_idx, 1], color='red', s=40) else: plt.scatter(X[p_idx, 0], X[p_idx, 1], color='blue', s=10) plt.show()</code>

以上是BanditPAM库的基本介绍和使用示例。这个库提供了一个高效的K-medoids聚类算法实现，为处理大型数据集和高维数据提供了强大的工具。