如何使用 Python 对红外光谱数据进行聚类

Question

我一直在使用sklearn 聚类方法对红外光谱数据进行聚类。我无法让集群处理数据，因为我是新手，我不知道我编码的方式是错误的还是我的方法是错误的。

我的 Pandas DataFrame 格式的数据如下所示：

Index     Wavenumbers (cm-1)     %Transmission_i   ...
0         650                    100               ... 
.          .                      .                ...
.          .                      .                ...
.          .                      .                ...
n         4000                   95                ...

其中，所有光谱的 x 轴是 Wavenumbers (cm-1) 列，随后的列 (%Transmission_i) 是实际数据。我想对这些列进行聚类（根据哪些光谱彼此最相似），因此我正在尝试以下代码：

X        = np.array([list(df[x].values) for x in df.set_index(x)])
clusters = DBSCAN().fit(X)

df 是我的 DataFrame，np 是 numpy（希望是显而易见的）。问题是当我打印出集群标签时，它只会吐出-1，这意味着我所有的数据都是噪音。事实并非如此，当我绘制数据时，我可以清楚地看到一些光谱看起来非常相似（它们应该如此）。

我怎样才能使相似的光谱正确聚类？

编辑： 这是一个最小的工作示例。

import numpy as np
import pandas as pd
import sklearn as sk
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.cluster import DBSCAN

x = 'x-vals'

def cluster_data(df):

    avg_list = []
    dif_list = []
    for col in df:
        if x == col:
            continue
        avg_list.append(np.mean(df[col].values))
        dif_list.append(np.mean(np.diff(df[col].values)))

    a = sk.preprocessing.normalize([avg_list], norm='max')[0]
    b = sk.preprocessing.normalize([dif_list], norm='max')[0]

    X = []
    for i,j in zip(a,b):
        X.append([i,j])

    X = np.array(X)
    clusters = DBSCAN(eps=0.2).fit(X)

    return clusters.labels_

def plot_clusters(df, clusters):
    colors = ['red', 'green', 'blue', 'black', 'pink']
    i      = 0
    for col in df:
        if col == x:
            continue
        color = colors[clusters[i]]
        plt.plot(df[x], df[col], color=color)
        i +=1
    plt.show()


x1  = np.linspace(-np.pi, np.pi, 201)
y1  = np.sin(x1) + 1
y2  = np.cos(x1) + 1
y3  = np.zeros_like(x1) + 2
y4  = np.zeros_like(x1) + 1.9
y5  = np.zeros_like(x1) + 1.8
y6  = np.zeros_like(x1) + 1.7
y7  = np.zeros_like(x1) + 1
y8  = np.zeros_like(x1) + 0.9
y9  = np.zeros_like(x1) + 0.8
y10 = np.zeros_like(x1) + 0.7

df  = pd.DataFrame({'x-vals':x1, 'y1':y1, 'y2':y2, 'y3':y3, 'y4':y4,
                    'y5':y5, 'y6':y6, 'y7':y7, 'y8':y8, 'y9':y9,
                    'y10':y10})

clusters = cluster_data(df)

plot_clusters(df, clusters)

这会产生以下图，其中红色是簇，粉红色是噪声。

Answer 1

我能够得到一种有效的方法，但我并不完全相信这是对 IR 光谱进行聚类的最佳方法。

首先，我遍历所有光谱并编译每个光谱的mean 和mean of the first derivative 列表。 mean应该代表光谱的垂直位置，而mean of the first derivative应该代表光谱的形状。

avg_list = []
dif_list = []
for col in df:
    if x == col:
       continue
    avg_list.append(np.mean(df[col].values))
    dif_list.append(np.mean(np.dif(df[col].values)))

然后我对每个列表进行规范化，这样我就可以根据百分比变化选择一个eps 值。

a = sk.preprocessing.normalize([avg_list], norm='max')[0]
b = sk.preprocessing.normalize([diff_list], norm='max')[0]

之后，我制作了一个二维数组，用于在 2D 模式下运行 DBSCAN。

X = []
for i,j in zip(a,b):
    X.append([i,j])

然后我使用eps 参数的任意百分比差异值运行 DBSCAN 聚类方法。

X        = np.array(X)
clusters = DBSCAN(eps=0.2).fit(X)

然后clusters.labels_ 返回一个数组，其中包含我的 DataFrame 中光谱数的长度。它工作得相当好，但它相当独特，集群可能会更好。一些更精细的调整会有所帮助。

Answer 2

首先，转置您的数据框，以便按照标准将数据点作为行。它应该是这样的：

Index    650    660    ...    4000
0        100    98     ...    95
1        .      .      ...    .
.        .      .      ...    .
n        .      .      ...    .

然后你得到你的X 用于这样的集群：

X = df.values

接下来，集群：

from sklearn.cluster import DBSCAN
cluster = DBSCAN().fit(X)
print(cluster.labels_)

作为光谱数据的推荐，kmeans（缺点：需要预先设置簇的数量）和自组织图（缺点：软簇而不是硬簇）效果很好。例如，您可以找到一个示例 here，用于对高光谱数据进行聚类。