Wie zeichnet man die Datenausgabe des Clusters?

Ich habe versucht, eine Reihe von Daten (eine Reihe von Markierungen) zu gruppieren und habe 2 Cluster erhalten. Ich möchte es grafisch darstellen. Etwas verwirrt über die Darstellung, da ich die (x, y) Koordinaten nicht habe.

Suchen Sie auch nach der MATLAB / Python-Funktion, um dies zu tun.

BEARBEITEN

Ich denke, dass das Posten von Daten die Frage klarer macht. Ich habe zwei Cluster, die ich mithilfe von kmeans-Clustering in Python erstellt habe (ohne scipy). Sie sind

class 1: a=[3222403552.0, 3222493472.0, 3222491808.0, 3222489152.0, 3222413632.0, 
3222394528.0, 3222414976.0, 3222522768.0, 3222403552.0, 3222498896.0, 3222541408.0, 
3222403552.0, 3222402816.0, 3222588192.0, 3222403552.0, 3222410272.0, 3222394560.0, 
3222402704.0, 3222298192.0, 3222409264.0, 3222414688.0, 3222522512.0, 3222404096.0, 
3222486720.0, 3222403968.0, 3222486368.0, 3222376320.0, 3222522896.0, 3222403552.0, 
3222374480.0, 3222491648.0, 3222543024.0, 3222376848.0, 3222403552.0, 3222591616.0, 
3222376944.0, 3222325568.0, 3222488864.0, 3222548416.0, 3222424176.0, 3222415024.0, 
3222403552.0, 3222407504.0, 3222489584.0, 3222407872.0, 3222402736.0, 3222402032.0, 
3222410208.0, 3222414816.0, 3222523024.0, 3222552656.0, 3222487168.0, 3222403728.0, 
3222319440.0, 3222375840.0, 3222325136.0, 3222311568.0, 3222491984.0, 3222542032.0, 
3222539984.0, 3222522256.0, 3222588336.0, 3222316784.0, 3222488304.0, 3222351360.0, 
3222545536.0, 3222323728.0, 3222413824.0, 3222415120.0, 3222403552.0, 3222514624.0, 
3222408000.0, 3222413856.0, 3222408640.0, 3222377072.0, 3222324304.0, 3222524016.0, 
3222324000.0, 3222489808.0, 3222403552.0, 3223571920.0, 3222522384.0, 3222319712.0, 
3222374512.0, 3222375456.0, 3222489968.0, 3222492752.0, 3222413920.0, 3222394448.0, 
3222403552.0, 3222403552.0, 3222540576.0, 3222407408.0, 3222415072.0, 3222388272.0, 
3222549264.0, 3222325280.0, 3222548208.0, 3222298608.0, 3222413760.0, 3222409408.0, 
3222542528.0, 3222473296.0, 3222428384.0, 3222413696.0, 3222486224.0, 3222361280.0, 
3222522640.0, 3222492080.0, 3222472144.0, 3222376560.0, 3222378736.0, 3222364544.0, 
3222407776.0, 3222359872.0, 3222492928.0, 3222440496.0, 3222499408.0, 3222450272.0, 
3222351904.0, 3222352480.0, 3222413952.0, 3222556416.0, 3222410304.0, 3222399984.0, 
3222494736.0, 3222388288.0, 3222403552.0, 3222323824.0, 3222523616.0, 3222394656.0, 
3222404672.0, 3222405984.0, 3222490432.0, 3222407296.0, 3222394720.0, 3222596624.0, 
3222597520.0, 3222598048.0, 3222403552.0, 3222403552.0, 3222403552.0, 3222324448.0, 
3222408976.0, 3222448160.0, 3222366320.0, 3222489344.0, 3222403552.0, 3222494480.0, 
3222382032.0, 3222450432.0, 3222352000.0, 3222352528.0, 3222414032.0, 3222728448.0, 
3222299456.0, 3222400016.0, 3222495056.0, 3222388848.0, 3222403552.0, 3222487568.0, 
3222523744.0, 3222394624.0, 3222408112.0, 3222406496.0, 3222405616.0, 3222592160.0, 
3222549360.0, 3222438560.0, 3222597024.0, 3222597616.0, 3222598128.0, 3222403552.0, 
3222403552.0, 3222403552.0, 3222499056.0, 3222408512.0, 3222402064.0, 3222368992.0, 
3222511376.0, 3222414624.0, 3222554816.0, 3222494608.0, 3222449792.0, 3222351952.0, 
3222352272.0, 3222394736.0, 3222311856.0, 3222414288.0, 3222402448.0, 3222401056.0, 
3222413568.0, 3222298848.0, 3222297184.0, 3222488000.0, 3222490528.0, 3222394688.0, 
3222408224.0, 3222406672.0, 3222404896.0, 3222443120.0, 3222403552.0, 3222596400.0, 
3222597120.0, 3222597712.0, 3222400896.0, 3222403552.0, 3222403552.0, 3222403552.0, 
3222299200.0, 3222321296.0, 3222364176.0, 3222602208.0, 3222513040.0, 3222414656.0, 
3222564864.0, 3222407904.0, 3222449984.0, 3222352096.0, 3222352432.0, 3222452832.0, 
3222368560.0, 3222414368.0, 3222399376.0, 3222298352.0, 3222573152.0, 3222438080.0, 
3222409168.0, 3222523488.0, 3222394592.0, 3222405136.0, 3222490624.0, 3222406928.0, 
3222407104.0, 3222442464.0, 3222403552.0, 3222596512.0, 3222597216.0, 3222597968.0, 
3222438208.0, 3222403552.0, 3222403552.0, 3222403552.0]

class 2: b=[3498543128.0, 3498542920.0, 3498543252.0, 3498543752.0, 3498544872.0, 
3498544528.0, 3498543024.0, 3498542548.0, 3498542232.0]

Ich würde es gerne planen. Ich habe folgendes versucht und folgendes Ergebnis erhalten, als ich aund plante b.

pylab.plot(a,'x')
pylab.plot(b,'o')
pylab.show()

kann ich Clustering besser visualisieren?

Normalerweise zeichnen Sie die ursprünglichen Werte in einem Streudiagramm (oder einer Matrix von Streudiagrammen, wenn Sie viele davon haben) und verwenden Farbe, um Ihre Gruppen anzuzeigen.

Sie haben in Python nach einer Antwort gefragt, und Sie führen das gesamte Clustering und Plotten mit scipy, numpy und matplotlib aus:

Beginnen Sie mit einigen Daten

import numpy as np
from scipy import cluster
from matplotlib import pyplot

np.random.seed(123)
tests = np.reshape( np.random.uniform(0,100,60), (30,2) )
#tests[1:4]
#array([[ 22.68514536,  55.13147691],
#       [ 71.94689698,  42.31064601],
#       [ 98.07641984,  68.48297386]])

Wie viele Cluster?

Das ist das Schwierige an k-means und es gibt viele Methoden. Verwenden wir die Ellbogenmethode

#plot variance for each value for 'k' between 1,10
initial = [cluster.vq.kmeans(tests,i) for i in range(1,10)]
pyplot.plot([var for (cent,var) in initial])
pyplot.show()

Ordnen Sie Ihre Beobachtungen Klassen zu und zeichnen Sie sie auf

Ich denke, Index 3 (dh 4 Cluster) ist so gut wie jeder andere

cent, var = initial[3]
#use vq() to get as assignment for each obs.
assignment,cdist = cluster.vq.vq(tests,cent)
pyplot.scatter(tests[:,0], tests[:,1], c=assignment)
pyplot.show()

Überlegen Sie, wo Sie alles, was Sie bereits getan haben, in diesen Workflow einbauen können (und ich hoffe, Sie sind ein bisschen netter als die zufälligen!)

Versuchen Sie vielleicht etwas wie Fastmap , um Ihre Markierungen anhand ihrer relativen Abstände zu zeichnen.

(noch) nichts Kluges hat Fastmap in Python geschrieben, um Zeichenfolgen zu zeichnen, und könnte leicht aktualisiert werden, um Listen von Attributen zu handhaben, wenn Sie Ihre eigene Entfernungsmetrik aufschreiben.

Unten ist eine von mir verwendete euklidische Standarddistanz angegeben, die zwei Listen von Attributen als Parameter verwendet. Wenn Ihre Listen einen Klassenwert haben, verwenden Sie diesen nicht für die Entfernungsberechnung.

def distance(vecone, vectwo, d=0.0):
    for i in range(len(vecone)):
        if isnumeric(vecone[i]):
            d = d + (vecone[i] - vectwo[i])**2
        elif vecone[i] is not vectwo[i]:
            d += 1.0
    return math.sqrt(d)

def isnumeric(s):
    try:
        float(s)
        return True
    except ValueError:
        return False

Ich bin kein Python-Experte, aber es ist äußerst hilfreich, die ersten beiden Hauptkomponenten auf den x- und y-Achsen gegeneinander zu zeichnen.

Nicht sicher, welche Pakete Sie verwenden, aber hier ist ein Beispiellink:

http://pyrorobotics.org/?page=PyroModuleAnalysis