使用orange进行聚类分析

前言

 本文是我这一系列博客的最后一篇,也是我最终作为作业交给数据挖掘老师的。在写这结课设计的过程,看了很多的博客给我带来很大的帮助,也学习了很多,写这些博客也只是想把自己一点点的经验分享给大家。

选择数据集

种子数据集:https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/seeds

    三种不同品种小麦籽粒几何性状的测定。用于软X射线技术和GRAINS构建七个实值属性,所有这些参数都是实值连续的。

    1、面积A, 
    2、周长P, 
    3、紧凑度C = 4 * pi * A / P ^ 2,4 
    4、籽粒长度, 
    5、籽粒宽度, 
    6、不对称系数 
    7、核槽的长度。 
    下载数据的文件格式为.txt格式,将文件格式改为.csv或.xlsx格式。

数据预处理

       打开orange软件,进行数据预处理

使用orange进行聚类分析_第1张图片

            Rank控件可以根据数据特征的相关性对其进行排名和筛选,双击控件:

使用orange进行聚类分析_第2张图片  

可以看出,compactness和asymmetry特征相关性很低,将其筛除。也可以用Distributions控件通过观察compactness和asymmetry特征值的分布,评价其相关性。

使用orange进行聚类分析_第3张图片

使用orange进行聚类分析_第4张图片

聚类

1、K-means算法

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       双击K-means控件,设置算法参数:

使用orange进行聚类分析_第6张图片

       输入固定簇数3,运行结果:

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2、K-means++算法

使用orange进行聚类分析_第8张图片

       双击K-means控件,选择K-means++算法

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       算法对2-10簇群进行打分个,2簇群轮廓分最高,结果为:使用orange进行聚类分析_第10张图片

3、层次聚类

使用orange进行聚类分析_第11张图片

            先用Distances控件计算成对距离的矩阵,然后用Hierarchical Clustering控件显示从输入距离矩阵构造的层次聚类的树形图

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       选择Top N = 3,传入数据流到Scatter Plot控件进行可视化:使用orange进行聚类分析_第13张图片

结果分析:

       用Silhouette Plot轮廓组件评价聚类效果。数据越靠近数据簇中心,轮廓值越大;离簇中心越远,轮廓值越小:0为位于两簇之间的点,负数为错误划分到别的簇中。

K-means轮廓图:

使用orange进行聚类分析_第14张图片

K-means++轮廓图

使用orange进行聚类分析_第15张图片

层次轮廓图:

使用orange进行聚类分析_第16张图片

       通过对比其轮廓图,我们发现:在对该数据进行聚类时,K-means算法要比层次聚类要好,层次聚类中有出现负值;而k-means++算法将数据聚成两簇,没有达到我预期得到的聚类结果。

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