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宜宾网站建设公司,google wordpress,杭州清风室内设计培训学校,制作灯笼的过程和步骤数据挖掘算法之随机森林分类器和K-means聚类算法随机森林分类器原理详解1. ‌集成思想‌2. ‌双重随机性‌3. ‌训练流程‌4. ‌优势机制‌5. ‌数学基础‌K-means聚类算法算法步骤实例展示总结随机森林分类器原理详解 随机森林#xff08;Random Forest#xff09;是一种集…数据挖掘算法之随机森林分类器和K-means聚类算法随机森林分类器原理详解1. ‌集成思想‌2. ‌双重随机性‌3. ‌训练流程‌4. ‌优势机制‌5. ‌数学基础‌K-means聚类算法算法步骤实例展示总结随机森林分类器原理详解随机森林Random Forest是一种集成学习方法通过构建多棵决策树并综合其预测结果来提升分类性能。其核心原理包括1. ‌集成思想‌随机森林由多棵决策树组成每棵树独立训练最终通过投票机制决定分类结果。这种“集体智慧”机制“三个臭皮匠胜过诸葛亮”显著提升模型的准确性和鲁棒性。2. ‌双重随机性‌随机森林通过以下两个关键随机操作实现多样性‌样本随机性‌每棵树从原始数据中有放回地随机抽取子集进行训练自助采样法确保数据多样性。 ‌特征随机性‌在每个节点分裂时随机选择特征子集如特征数量的平方根避免特征同质化。3. ‌训练流程‌‌数据采样‌从原始数据中抽取多个子集如100个。 ‌树构建‌每棵树独立训练使用随机子集和特征子集。 ‌预测集成‌对新样本所有树投票决定最终分类多数表决。4. ‌优势机制‌‌抗过拟合‌随机性降低单树方差提升泛化能力。 ‌鲁棒性‌对噪声和异常值不敏感适用于非线性问题。 ‌特征重要性‌通过分析各特征在决策树中的使用频率评估其对分类的贡献。5. ‌数学基础‌随机森林的预测函数为所有树预测结果的加权平均分类时为投票yargmaxc∑i1mI(yic)y​argmaxc​∑i1m​I(yi​c)其中 mm 为树的数量II 为指示函数。K-means聚类算法K-means是一种基于距离的经典聚类算法通过迭代优化将数据划分为K个簇其核心是使每个数据点到所属簇中心的距离平方和最小化。算法步骤‌初始化‌随机选择K个数据点作为初始簇中心 ‌分配‌计算每个数据点到各中心的距离将其分配到最近的中心 ‌更新‌重新计算每个簇的均值作为新中心 ‌迭代‌重复2-3步直至中心不再变化或达到最大迭代次数该算法采用欧氏距离衡量相似性通过不断调整簇中心来优化目标函数。其优点在于实现简单、计算高效尤其适合大规模数据集。但需预先指定K值且对初始中心敏感可能陷入局部最优解。实例展示import pandas as pd import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.metrics import accuracy_score, classification_report from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.cluster import KMeans import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns class DataMiningAlgorithms: def __init__(self): self.model None self.scaler StandardScaler() self.kmeans_model None def load_sample_data(self): 加载示例数据集 from sklearn.datasets import load_iris iris load_iris() X pd.DataFrame(iris.data, columnsiris.feature_names) y pd.Series(iris.target, nametarget) return X, y def preprocess_data(self, X, yNone): 数据预处理 # 标准化特征 X_scaled self.scaler.fit_transform(X) X_scaled pd.DataFrame(X_scaled, columnsX.columns) if y is not None: return X_scaled, y return X_scaled def random_forest_classification(self, X, y): 随机森林分类 # 划分训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test train_test_split( X, y, test_size0.2, random_state42, stratifyy ) # 训练随机森林模型 self.model RandomForestClassifier( n_estimators100, max_depth10, random_state42, n_jobs-1 ) self.model.fit(X_train, y_train) # 预测 y_pred self.model.predict(X_test) # 评估 accuracy accuracy_score(y_test, y_pred) return { model: self.model, accuracy: accuracy, predictions: y_pred, actual: y_test, report: classification_report(y_test, y_pred) } def kmeans_clustering(self, X, n_clusters3): K-means聚类 # 标准化数据 X_scaled self.preprocess_data(X) # 训练K-means模型 self.kmeans_model KMeans(n_clustersn_clusters, random_state42) cluster_labels self.kmeans_model.fit_predict(X_scaled) return { model: self.kmeans_model, labels: cluster_labels, centers: self.kmeans_model.cluster_centers_ } def feature_importance(self): 获取特征重要性 if self.model is None: return None importances self.model.feature_importances_ return importances def plot_feature_importance(self, feature_names): 绘制特征重要性图 importances self.feature_importance() if importances is None: return indices np.argsort(importances)[::-1] plt.figure(figsize(10, 6)) plt.title(特征重要性) plt.bar(range(len(importances)), importances[indices]) plt.xticks(range(len(importances)), [feature_names[i] for i in indices], rotation45) plt.tight_layout() plt.show() def plot_clusters(self, X, labels): 绘制聚类结果 plt.figure(figsize(10, 6)) plt.scatter(X.iloc[:, 0], X.iloc[:, 1], clabels, cmapviridis) plt.title(K-means聚类结果) plt.xlabel(X.columns[0]) plt.ylabel(X.columns[1]) plt.colorbar() plt.show() def main(): 主函数 print(数据挖掘算法演示) print( * 30) # 创建数据挖掘对象 dm DataMiningAlgorithms() # 加载数据 X, y dm.load_sample_data() print(f数据集大小: {X.shape}) print(f特征名称: {list(X.columns)}) # 随机森林分类 print(\n1. 随机森林分类:) classification_result dm.random_forest_classification(X, y) print(f准确率: {classification_result[accuracy]:.4f}) print(分类报告:) print(classification_result[report]) # 特征重要性 print(\n2. 特征重要性:) importances dm.feature_importance() for i, feature in enumerate(X.columns): print(f{feature}: {importances[i]:.4f}) # 绘制特征重要性 dm.plot_feature_importance(X.columns.tolist()) # K-means聚类 print(\n3. K-means聚类:) clustering_result dm.kmeans_clustering(X, n_clusters3) print(f聚类标签: {clustering_result[labels][:10]}...) # 显示前10个标签 # 绘制聚类结果 dm.plot_clusters(X, clustering_result[labels]) if __name__ __main__: main()总结实现了完整的数据挖掘算法框架包含随机森林分类和K-means聚类两种核心算法集成数据加载、预处理、模型训练、评估和可视化功能模块使用鸢尾花数据集作为示例展示算法的实际应用效果提供特征重要性分析功能帮助理解模型决策过程包含结果可视化功能直观展示分类和聚类效果采用面向对象设计代码结构清晰易于扩展和维护依赖配置文件包含所有必要的Python库确保项目可直接运行