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Python
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Aufgabe: k-means classifier verwenden um cluster im iris datenset zu finden und aufgrund von features Klassen von Samples predicten
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Erkenntnis aus dieser Aufgabe
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- der k-means Algorithmus ist nicht perfekt für diese Art von Daten geeignet
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- wahrscheinlich weil die Cluster geometrisch zu wenig kugelförmig sind
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import matplotlib.pyplot as plt
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from sklearn.decomposition import PCA
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from sklearn import datasets
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from sklearn.cluster import KMeans
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from sklearn import metrics
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# iris datenset laden
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iris = datasets.load_iris()
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# print 150 samples
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print(iris.target)
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Egal wie die parameter gewählt werden, die metriken sind nicht sehr gut.
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# kmeans = KMeans(n_clusters=3, init="random", n_init=1)
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# kmeans = KMeans(n_clusters=3, init='random', n_init=50)
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# kmeans = KMeans(n_clusters=3, init='k-means++', n_init=10)
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kmeans = KMeans(n_clusters=3)
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# fit auf daten
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kmeans.fit(iris.data)
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# gegenüberstellung gold standard vs prediction
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print("gold standard vs. prediction")
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for target_label, predicted_label in zip(iris.target, kmeans.labels_):
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print(f"{target_label} -> {predicted_label}")
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# ausgeben aller relevanten metriken
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print(metrics.homogeneity_score(iris.target, kmeans.labels_))
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print(metrics.completeness_score(iris.target, kmeans.labels_))
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print(metrics.adjusted_rand_score(iris.target, kmeans.labels_))
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print(metrics.silhouette_score(iris.data, kmeans.labels_))
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# plot vorbereiten
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pca = PCA(n_components=2)
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X2d = pca.fit_transform(iris.data)
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centroids2d = pca.transform(kmeans.cluster_centers_)
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# plot
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plt.scatter(X2d[:, 0], X2d[:, 1], c=kmeans.labels_, cmap="viridis", s=30, alpha=0.7)
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plt.scatter(
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centroids2d[:, 0], centroids2d[:, 1], c="red", marker="X", s=200, edgecolors="black"
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)
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plt.xlabel(f"PC1 ({pca.explained_variance_ratio_[0]:.1%} var)")
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plt.ylabel(f"PC2 ({pca.explained_variance_ratio_[1]:.1%} var)")
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plt.title("K-Means on Iris (PCA projection)")
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plt.colorbar(label="Cluster")
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plt.savefig("kmeans_iris.png", dpi=150)
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