聚类方法概述

聚类的应用与评估是一个高度定性的过程，在数据分析的探索阶段非常有用。聚类算法主要有三种：K均值、DBSCAN和凝聚聚类。这些算法都能控制聚类的精细程度。K均值和凝聚聚类允许用户指定所需的簇数量，而DBSCAN则通过eps参数来定义邻近度，进而影响簇的大小。这些方法适用于大规模的理想数据集，易于理解和操作，并且都能够形成多个簇。

各算法的特点

• K均值：该算法可以通过计算簇的平均值来表示簇，也可以视为一种分解方法。每个数据点都由其所属的簇中心表示。
• DBSCAN：此算法可以识别未分配到任何簇的“噪声点”，并且有助于自动确定簇的数量。与其他方法不同的是，它可以识别出形状复杂的簇。例如，在two_moons示例中，DBSCAN能够生成大小差异显著的簇，这既是它的优势，也可能成为缺点。
• 凝聚聚类：这种方法可以提供数据的层次结构划分，方便通过树形图进行可视化分析。

无监督学习算法在探索性数据分析和预处理中发挥着关键作用。找到正确的数据表示对于监督学习和无监督学习的成功至关重要。预处理和分解技术在数据准备过程中扮演重要角色。

分解、流行学习和聚类都是深入了解数据的重要工具。在没有监督信息的情况下，它们是理解数据的主要手段。即使在监督学习中，探索性工具对于更好地理解数据特性同样重要。尽管难以量化无监督学习算法的实际效果，但不应因此而忽视它们的价值。

估计器接口概述

在scikit-learn中，所有算法——包括预处理、监督学习和无监督学习算法——都被实现为类。这些类被称为估计器。为了使用算法，需要先实例化特定类的对象。例如：

python from sklearn.linear_model import LogisticRegression logreg = LogisticRegression()

估计器类不仅包含算法本身，还保存了从数据中学习到的模型。在创建模型对象时，应设置所有相关参数，如正则化、复杂度控制以及簇的数量等。

所有估计器都有一个fit方法，用于构建模型。fit方法要求第一个参数始终是数据X，该数据由NumPy数组或SciPy稀疏矩阵表示，其中每一行代表一个数据点。监督算法还需要一个Y参数，这是一个一维NumPy数组，包含回归或分类的目标值（即标签）。

在scikit-learn中，模型主要有两种使用方法：predict方法用于生成新输入的预测，transform方法用于生成新的数据表示。此外，所有监督模型都有一个score(x_test, y_test)方法，用于评估模型性能。其中，x_train和y_train代表训练数据和训练标签，而x_test和y_test则代表测试数据和测试标签（在适用的情况下）。