Du vil nu gennemgå et praktisk eksempel på anvendelse af K-means clustering. Til dette formål anvendes et dummy-datasæt. Dummy-datasæt er kunstigt genererede datasæt, der ofte bruges til demonstration og læring. De gør det muligt at kontrollere dataens karakteristika og tydeligt observere, hvordan algoritmer som K-means fungerer.

Dummy-datasæt

Til denne demonstration oprettes et dummy-datasæt ved hjælp af funktionen make_blobs(). Denne funktion er velegnet til at generere klynger af datapunkter på en visuelt tydelig og kontrollerbar måde. Data genereres med følgende karakteristika:

• Antal eksempler: datasættet vil bestå af 300 datapunkter;

• Antal centre: antallet af reelle klynger sættes til 4. Dette betyder, at dummy-dataene er designet til at have fire adskilte grupper;

• Klynge-standardafvigelse: spredningen af datapunkter inden for hver klynge kontrolleres og sættes til 0.60 for relativt kompakte klynger;

• Random state: en fast random_state anvendes for reproducerbarhed, hvilket sikrer, at datagenereringen er ensartet hver gang koden køres.

X, y_true = make_blobs(n_samples=300,
                       centers=4,
                       cluster_std=0.60,
                       random_state=0)

K-means-implementering

Når dette dummy-datasæt er oprettet, anvendes K-means-algoritmen. Vi undersøger, hvordan K-means forsøger at opdele disse data i klynger baseret på de principper, der er gennemgået i tidligere kapitler.

K-means kan initialiseres og trænes således i Python:

kmeans = KMeans(n_clusters=k, random_state=42) 
kmeans.fit(X)

For at bestemme det optimale antal klynger for disse data anvendes de metoder, der er omtalt i de foregående kapitler:

• WSS-metoden: Within-Sum-of-Squares beregnes for forskellige værdier af K, og elbow-plottet analyseres for at identificere et potentielt optimalt K;

• Silhouette score-metoden: Silhouette Score beregnes for forskellige værdier af K, og både Silhouette-plot og gennemsnitlige Silhouette-scorer undersøges for at finde det K, der maksimerer klyngekvaliteten.

Visualiseringer spiller en central rolle i implementeringen. Vi visualiserer:

• Selve dummy-dataene for at se den underliggende klynge-struktur;

• WSS-plottet for at identificere elbow-punktet;

• Silhouette-plottet for at vurdere klyngekvaliteten for forskellige K-værdier;

• De endelige K-means-klynger lagt oven på dummy-dataene for visuelt at verificere klyngeinddelingen og det valgte optimale K.