在 Python 中對彼此具有不同線性關系的不同點集進行聚類

Question

根據代碼和下圖，我需要對具有相同線性關系的點組進行聚類。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x  = np.linspace(0, 30, 100)
y1 = 3*x -50 + 20*np.random.random(size=len(x))
y2 = 3*x -20 + 20*np.random.random(size=len(x))
y3 = 3*x +10 + 20*np.random.random(size=len(x))

plt.plot(x, y1, 'o')
plt.plot(x, y2, 'o')
plt.plot(x, y3, 'o')
plt.xlim([-50,125])
plt.ylim([-50,125])

顯然，我不會那樣做。 我只需要以下 x 和 y。

x_final = np.concatenate((x,x,x))
y_final = np.concatenate((y1,y2,y3))

plt.plot(x_final, y_final, 'o')
plt.xlim([-50,125])
plt.ylim([-50,125])

注意以下幾點：這些點尊重高斜率的線性關系，它們之間呈現出輕微的分離，它們都具有相同的斜率，只是截距不同。

你會如何建議我聚集這些點？ 我考慮過使用 PCA 並使用 k-means 對主要組件進行聚類，但我不知道是否會有更有效的方法。 在我的真實案例中，我有三個以上的集群，它們之間的距離不同，即使它們都具有相同的斜率。

Answer 1

看看scikit-learn提供的所有聚類算法：

光譜聚類和高斯混合應該適用於您的用例。