无监督学习——凝聚聚类
序
凝聚聚类指的是许多基于相同原则构建的聚类算法，这一原则是：算法首先声明每个点是自己的簇，然后合并两个最相似的簇，直到满足某种停止规则为止。scikit-learn中实现的停止规则是簇的个数，因此相似的簇被合并，直到仅剩下指定个数的簇。还有一些链接准则，规定如何度量”最相似的簇“。这种度量总是定义在两个现有的簇之间。
scikit-learn中实现了以下三种选项：
ward：默认选项。ward挑选两个簇来合并，使得所有簇中的方差增加最小。这通常会得到大小差不多相等的簇。
average:average链接将簇中所有点之间的平均距离最小的两个簇合并。
complete：complete链接（也称为最大链接）将簇中点之间最大距离最小的两个簇合并。
ward适用于大多数数据集，在我们的例子中将使用它。如果簇中的成员个数非常不同（比如其中一个比其他所有都大得多），那么average或complete可能效果更好。
接下来，我通过一个实际例子来说明这个算法。
实际操作
1.数据来源
Student Marks：https://www.kaggle.com/shub99/student-marks
这是一个简单的二维数据集，通过学生的学期成绩来判断这名学生最后可不可以升级（毕业）。该数据集包含100条数据记录，共有三个特征维度，分别是期中成绩（MID-SEM-MARKS），期末成绩（END-SEM-MARKS）以及升级结果（“0”:失败；“1”:成功）。
2.数据处理
import pandas as pd
import winreg
###################
real_address = winreg.OpenKey(winreg.HKEY_CURRENT_USER,r'Software\Microsoft\Windows\CurrentVersion\Explorer\Shell Folders',)
file_address=winreg.QueryValueEx(real_address, "Desktop")[0]
file_address+='\\'
file_origin=file_address+"\\源数据-分析\\marks.txt"###https://www.kaggle.com/shub99/student-marks
marks=pd.read_csv(file_origin,sep='\t',header=None)
#设立桌面绝对路径，读取源数据文件，这样将数据直接下载到桌面上就可以了，省得还要去找
###################
老规矩，上来先依次导入建模需要的各个模块，并读取文件。
需要注意的是，这份数据集的文件格式是txt，所以用pd.read_csv读取出来的数据是这个样子的：
所以接下来还需要用方法split来依据特定字符“,”进行划分，示例代码如下所示：
同时，每条数据记录都是以字符串（string）的格式存储的，因此我们还需要用格式转换方法astype(“float”)来将原本的字符串格式（string）强制转换成浮点型（float），最终代码如下：
marks["期中成绩"]=marks[0].str.split(",").str[0].astype("float")
marks["期末成绩"]=marks[0].str.split(",").str[1].astype("float")
marks["是否通过考试"]=marks[0].str.split(",").str[2]
del marks[0]
3.使用凝聚聚类
我们看一下凝聚聚类对这个数据集的效果如何。要注意，由于算法的工作原理，凝聚算法不能对新数据点作出预测。因此AgglomerativeClustering没有predict方法。为了构造模型并得到训练集上簇的成员关系，可以改用fit_predict方法，代码如下所示：
from sklearn.cluster import AgglomerativeClustering
agg=AgglomerativeClustering(n_clusters=2)
X=marks.iloc[:,:-1].values####values方法很有用，专门用于将dataframe格式的某几列转化成相应维度的矩阵数组
assignment=agg.fit_predict(X)
PS：推荐大家记一下values方法，这个方法可以把dataframe格式的数据完美转化成相应维度的矩阵数据（array），非常好用。
接下来，我们将聚类结果可视化：
import mglearn
import seaborn as sns
from matplotlib import pyplot as plt
plt.style.use("fivethirtyeight")
sns.set_style({'font.sans-serif':['SimHei','Arial']})
mglearn.discrete_scatter(X[:,0],X[:,1],assignment)
plt.xlabel("期中成绩")
plt.ylabel("期末成绩")
可以看到，算法完成了数据集的聚类。但是上面的图片并没有体现出分类的准确性，所以接下来我们通过对比源数据集中的特征分类来评估算法的精度：
这里主要是通过统计已知结果和聚类结果的差值，来评估算法精度。所以最后，我们可以知道算法的精度为83%。
4.层次聚类与树状图
凝聚聚类生成了所谓的层次聚类。聚类过程迭代进行，每个点都从一个单点簇变为属于最终的某个簇。每个中间步骤都提供了数据的一种聚类（簇的个数也不相同）。有时候，同时查看所有可能的聚类是有帮助的。所以接下来，我们考虑用一种工具来将层次聚类可视化。
不幸的是，目前scikit-learn没有绘制这种图像的功能。但可以利用SciPy轻松生成树状图。SciPy的聚类算法接口与scikit-learn的聚类算法稍有不同。SciPy提供了一个函数，接受数据数组X并计算出一个链接数组，它对层次聚类的相似度进行编码，然后我们可以将这个链接数组提供给SciPy的dendrogram函数来绘制树状图。
from scipy.cluster.hierarchy import dendrogram,ward
linkage_array=ward(X)###将ward聚类应用于数据数组X，返回一个数组，制定执行凝聚聚类是跨离的距离
dendrogram(linkage_array)###现在为包含簇之间距离的linkage_array绘制树状图
###开始画图
ax=plt.gca()
bounds=ax.get_xbound()
ax.plot(bounds)
ax.plot(bounds)
plt.xlabel("样本")
plt.ylabel("簇之间的距离")
树状图在底部显示数据点。然后以这些点（表示单点簇）作为叶节点绘制一棵树，每合并两个簇就添加一个新的父节点。
从下往上看，每层的数据点两两合并，依次类推，直到在顶层生成两个分支。这对应于算法中两个最大的簇。
树状图的y轴不仅说明凝聚算法中两个簇何时合并，每个分支的长度还表示被合并的簇之间的距离。同时我们还可以看到，最大的三个簇（绿色，红色，兰色）在合并成两个簇的过程中跨越了相对较远的距离。
不幸的是，凝聚聚类依然无法分析图形复杂的数据集，如下图所示：
但是，DBSCAN可以解决这个问题。碍于篇幅限制，下一篇文章我再来说一说这个算法。
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