PROCLUS

Proclus是一个基于Python的聚类算法，它将数据点分配到相应的聚类中，并将聚类的核心作为质心。 Proclus算法 的一个优点是可以处理噪声数据点。它也可以对数据点进行分层聚类。这个算法适合于处理具有更高维度和稀疏性的数据。

安装

运行以下命令来安装Proclus：

pip install proclus

如何使用

在以下示例中，使用了scikit-learn中的make_blobs数据集，该数据集可以帮助我们生成具有指定中心数和标准偏差的聚类数据。

from sklearn.datasets import make_blobs
from proclus import proclus

# 创建1000个数据点，分为10个聚类，方差为2.0
X, y = make_blobs(n_samples=1000, centers=10, cluster_std=2.0, random_state=42)

# 使用Proclus算法将它们聚类到4个聚类中
pro_object = proclus(X, k=4, alpha=2.0, t=10)

# 获取聚类标签
labels = pro_object.get_labels()

参数说明

• X: 输入数据,需要为NumPy数组或Pandas Dataframe
• k: 聚类数目,默认值为5
• alpha: 参数控制着邻域的大小和影响,默认值为1.0
• t: 处理噪声时的阈值,默认值为5.0

结束语

Proclus算法是一个健壮、高效和安全的聚类算法。由于它可以处理噪声和高维数据，因此可用于许多实际问题中，例如图像分析、音频处理、文本挖掘等。 Proclus 算法易于实施，并且在表示大型实际数据时非常有用。