#!/usr/bin/env python
# coding: utf-8

# # 머신 러닝 교과서 3판

# # 11장 - 레이블되지 않은 데이터 다루기: 군집 분석

# **아래 링크를 통해 이 노트북을 주피터 노트북 뷰어(nbviewer.jupyter.org)로 보거나 구글 코랩(colab.research.google.com)에서 실행할 수 있습니다.**
# 
# <table class="tfo-notebook-buttons" align="left">
#   <td>
#     <a target="_blank" href="https://nbviewer.org/github/rickiepark/python-machine-learning-book-3rd-edition/blob/master/ch11/ch11.ipynb"><img src="https://jupyter.org/assets/share.png" width="60" />주피터 노트북 뷰어로 보기</a>
#   </td>
#   <td>
#     <a target="_blank" href="https://colab.research.google.com/github/rickiepark/python-machine-learning-book-3rd-edition/blob/master/ch11/ch11.ipynb"><img src="https://www.tensorflow.org/images/colab_logo_32px.png" />구글 코랩(Colab)에서 실행하기</a>
#   </td>
# </table>

# ### 목차

# - k-평균 알고리즘을 사용하여 유사한 객체 그룹핑
#     - 사이킷런을 사용한 k-평균 군집
#     - k-평균 ++로 초기 클러스터 센트로이드를 똑똑하게 할당
#     - 직접 군집 vs 간접 군집
#     - 엘보우 방법을 사용하여 최적의 클러스터 개수 찾기
#     - 실루엣 그래프로 군집 품질을 정량화
# - 계층적인 트리로 클러스터 조직화
#     - 상향식으로 클러스터 묶기
#     - 거리 행렬에서 계층 군집 수행
#     - 히트맵에 덴드로그램 연결
#     - 사이킷런에서 병합 군집 적용
# - DBSCAN을 사용하여 밀집도가 높은 지역 찾기
# - 요약

# <br>
# <br>

# In[1]:


from IPython.display import Image


# # k-평균 알고리즘을 사용하여 유사한 객체 그룹핑

# ## 사이킷런을 사용한 k-평균 군집

# In[2]:


from sklearn.datasets import make_blobs

X, y = make_blobs(n_samples=150,
                  n_features=2,
                  centers=3,
                  cluster_std=0.5,
                  shuffle=True,
                  random_state=0)


# In[3]:


import matplotlib.pyplot as plt

plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1],
            c='white', marker='o', edgecolor='black', s=50)
plt.grid()
plt.tight_layout()
# plt.savefig('images/11_01.png', dpi=300)
plt.show()


# In[4]:


from sklearn.cluster import KMeans

km = KMeans(n_clusters=3,
            init='random',
            n_init=10,
            max_iter=300,
            tol=1e-04,
            random_state=0)

y_km = km.fit_predict(X)


# In[5]:


plt.scatter(X[y_km == 0, 0],
            X[y_km == 0, 1],
            s=50, c='lightgreen',
            marker='s', edgecolor='black',
            label='Cluster 1')
plt.scatter(X[y_km == 1, 0],
            X[y_km == 1, 1],
            s=50, c='orange',
            marker='o', edgecolor='black',
            label='Cluster 2')
plt.scatter(X[y_km == 2, 0],
            X[y_km == 2, 1],
            s=50, c='lightblue',
            marker='v', edgecolor='black',
            label='Cluster 3')
plt.scatter(km.cluster_centers_[:, 0],
            km.cluster_centers_[:, 1],
            s=250, marker='*',
            c='red', edgecolor='black',
            label='Centroids')
plt.legend(scatterpoints=1)
plt.grid()
plt.tight_layout()
# plt.savefig('images/11_02.png', dpi=300)
plt.show()


# <br>

# ## k-평균 ++로 초기 클러스터 센트로이드를 똑똑하게 할당

# ...

# ## 직접 군집 vs 간접 군집

# ...

# ## 엘보우 방법을 사용하여 최적의 클러스터 개수 찾기

# In[6]:


print('왜곡: %.2f' % km.inertia_)


# In[7]:


distortions = []
for i in range(1, 11):
    km = KMeans(n_clusters=i,
                init='k-means++',
                n_init=10,
                max_iter=300,
                random_state=0)
    km.fit(X)
    distortions.append(km.inertia_)
plt.plot(range(1, 11), distortions, marker='o')
plt.xlabel('Number of clusters')
plt.ylabel('Distortion')
plt.tight_layout()
# plt.savefig('images/11_03.png', dpi=300)
plt.show()


# <br>

# ## 실루엣 그래프로 군집 품질을 정량화

# In[8]:


import numpy as np
from matplotlib import cm
from sklearn.metrics import silhouette_samples

km = KMeans(n_clusters=3,
            init='k-means++',
            n_init=10,
            max_iter=300,
            tol=1e-04,
            random_state=0)
y_km = km.fit_predict(X)

cluster_labels = np.unique(y_km)
n_clusters = cluster_labels.shape[0]
silhouette_vals = silhouette_samples(X, y_km, metric='euclidean')
y_ax_lower, y_ax_upper = 0, 0
yticks = []
for i, c in enumerate(cluster_labels):
    c_silhouette_vals = silhouette_vals[y_km == c]
    c_silhouette_vals.sort()
    y_ax_upper += len(c_silhouette_vals)
    color = cm.jet(float(i) / n_clusters)
    plt.barh(range(y_ax_lower, y_ax_upper), c_silhouette_vals, height=1.0,
             edgecolor='none', color=color)

    yticks.append((y_ax_lower + y_ax_upper) / 2.)
    y_ax_lower += len(c_silhouette_vals)

silhouette_avg = np.mean(silhouette_vals)
plt.axvline(silhouette_avg, color="red", linestyle="--")

plt.yticks(yticks, cluster_labels + 1)
plt.ylabel('Cluster')
plt.xlabel('Silhouette coefficient')

plt.tight_layout()
# plt.savefig('images/11_04.png', dpi=300)
plt.show()


# 잘못된 클러스터링:

# In[9]:


km = KMeans(n_clusters=2,
            init='k-means++',
            n_init=10,
            max_iter=300,
            tol=1e-04,
            random_state=0)
y_km = km.fit_predict(X)

plt.scatter(X[y_km == 0, 0],
            X[y_km == 0, 1],
            s=50,
            c='lightgreen',
            edgecolor='black',
            marker='s',
            label='Cluster 1')
plt.scatter(X[y_km == 1, 0],
            X[y_km == 1, 1],
            s=50,
            c='orange',
            edgecolor='black',
            marker='o',
            label='Cluster 2')

plt.scatter(km.cluster_centers_[:, 0], km.cluster_centers_[:, 1],
            s=250, marker='*', c='red', label='Centroids')
plt.legend()
plt.grid()
plt.tight_layout()
# plt.savefig('images/11_05.png', dpi=300)
plt.show()


# In[10]:


cluster_labels = np.unique(y_km)
n_clusters = cluster_labels.shape[0]
silhouette_vals = silhouette_samples(X, y_km, metric='euclidean')
y_ax_lower, y_ax_upper = 0, 0
yticks = []
for i, c in enumerate(cluster_labels):
    c_silhouette_vals = silhouette_vals[y_km == c]
    c_silhouette_vals.sort()
    y_ax_upper += len(c_silhouette_vals)
    color = cm.jet(float(i) / n_clusters)
    plt.barh(range(y_ax_lower, y_ax_upper), c_silhouette_vals, height=1.0,
             edgecolor='none', color=color)

    yticks.append((y_ax_lower + y_ax_upper) / 2.)
    y_ax_lower += len(c_silhouette_vals)

silhouette_avg = np.mean(silhouette_vals)
plt.axvline(silhouette_avg, color="red", linestyle="--")

plt.yticks(yticks, cluster_labels + 1)
plt.ylabel('Cluster')
plt.xlabel('Silhouette coefficient')

plt.tight_layout()
# plt.savefig('images/11_06.png', dpi=300)
plt.show()


# <br>
# <br>

# # 계층적인 트리로 클러스터 조직화

# ## 상향식으로 클러스터 묶기

# In[11]:


Image(url='https://git.io/JLdsq', width=400)


# In[12]:


import pandas as pd
import numpy as np

np.random.seed(123)

variables = ['X', 'Y', 'Z']
labels = ['ID_0', 'ID_1', 'ID_2', 'ID_3', 'ID_4']

X = np.random.random_sample([5, 3])*10
df = pd.DataFrame(X, columns=variables, index=labels)
df


# <br>

# ## 거리 행렬에서 계층 군집 수행

# In[13]:


from scipy.spatial.distance import pdist, squareform

row_dist = pd.DataFrame(squareform(pdist(df, metric='euclidean')),
                        columns=labels,
                        index=labels)
row_dist


# 함수 설명을 보면 `pdist` 함수에서 계산한 축약된 거리 행렬(상삼각행렬(upper triangular matrix))을 입력 속성으로 사용할 수 있습니다. 아니면 `linkage` 함수에 초기 데이터 배열을 전달하고 `metric='euclidean'` 지표를 매개변수로 사용할 수 있습니다. 앞서 `squareform` 함수로 만든 거리 행렬은 `linkage` 함수가 기대한 값과 다르기 때문에 사용해서는 안됩니다.

# In[14]:


# 1. 잘못된 방식: squareform 거리 행렬

from scipy.cluster.hierarchy import linkage

row_clusters = linkage(row_dist, method='complete', metric='euclidean')
pd.DataFrame(row_clusters,
             columns=['row label 1', 'row label 2',
                      'distance', 'no. of items in clust.'],
             index=['cluster %d' % (i + 1)
                    for i in range(row_clusters.shape[0])])


# In[15]:


# 2. 올바른 방식: 축약된 거리 행렬

row_clusters = linkage(pdist(df, metric='euclidean'), method='complete')
pd.DataFrame(row_clusters,
             columns=['row label 1', 'row label 2',
                      'distance', 'no. of items in clust.'],
             index=['cluster %d' % (i + 1)
                    for i in range(row_clusters.shape[0])])


# In[16]:


# 3. 올바른 방식: 입력 샘플 행렬

row_clusters = linkage(df.values, method='complete', metric='euclidean')
pd.DataFrame(row_clusters,
             columns=['row label 1', 'row label 2',
                      'distance', 'no. of items in clust.'],
             index=['cluster %d' % (i + 1)
                    for i in range(row_clusters.shape[0])])


# In[17]:


from scipy.cluster.hierarchy import dendrogram

# 검은색 덴드로그램 만들기 (1/2 부분만)
# from scipy.cluster.hierarchy import set_link_color_palette
# set_link_color_palette(['black'])

row_dendr = dendrogram(row_clusters,
                       labels=labels,
                       # make dendrogram black (part 2/2)
                       # color_threshold=np.inf
                       )
plt.tight_layout()
plt.ylabel('Euclidean distance')
# plt.savefig('images/11_11.png', dpi=300,
#            bbox_inches='tight')
plt.show()


# <br>

# ## 히트맵에 덴드로그램 연결

# In[18]:


fig = plt.figure(figsize=(8, 8), facecolor='white')
axd = fig.add_axes([0.09, 0.1, 0.2, 0.6])

# 노트: matplotlib < v1.5.1일 때는 use orientation='right'를 사용하세요
row_dendr = dendrogram(row_clusters, orientation='left')

# 군집에 맞게 데이터를 재정렬합니다.
df_rowclust = df.iloc[row_dendr['leaves'][::-1]]

axd.set_xticks([])
axd.set_yticks([])

# 덴드로그램의 축을 제거합니다.
for i in axd.spines.values():
    i.set_visible(False)

# 히트맵을 출력합니다.
axm = fig.add_axes([0.23, 0.1, 0.6, 0.6])  # x-위치, y-위치, 너비, 높이
cax = axm.matshow(df_rowclust, interpolation='nearest', cmap='hot_r')
fig.colorbar(cax)
axm.set_xticklabels([''] + list(df_rowclust.columns))
axm.set_yticklabels([''] + list(df_rowclust.index))

# plt.savefig('images/11_12.png', dpi=300)
plt.show()


# <br>

# ## 사이킷런에서 병합 군집 적용

# In[19]:


from sklearn.cluster import AgglomerativeClustering

# 사이킷런 1.2버전에서 `affinity` 매개변수가 deprecated되고
# 1.4버전에서 삭제되므로 대신 `metric`을 사용합니다.
ac = AgglomerativeClustering(n_clusters=3,
                             metric='euclidean',
                             linkage='complete')
labels = ac.fit_predict(X)
print('클러스터 레이블: %s' % labels)


# In[20]:


# 사이킷런 1.2버전에서 `affinity` 매개변수가 deprecated되고
# 1.4버전에서 삭제되므로 대신 `metric`을 사용합니다.
ac = AgglomerativeClustering(n_clusters=2,
                             metric='euclidean',
                             linkage='complete')
labels = ac.fit_predict(X)
print('클러스터 레이블: %s' % labels)


# <br>
# <br>

# # DBSCAN을 사용하여 밀집도가 높은 지역 찾기

# In[21]:


Image(url='https://git.io/JLdsY', width=500)


# In[22]:


from sklearn.datasets import make_moons

X, y = make_moons(n_samples=200, noise=0.05, random_state=0)
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1])
plt.tight_layout()
# plt.savefig('images/11_14.png', dpi=300)
plt.show()


# K-평균과 계층 군집:

# In[23]:


f, (ax1, ax2) = plt.subplots(1, 2, figsize=(8, 3))

km = KMeans(n_clusters=2, n_init=10, random_state=0)
y_km = km.fit_predict(X)
ax1.scatter(X[y_km == 0, 0], X[y_km == 0, 1],
            edgecolor='black',
            c='lightblue', marker='o', s=40, label='cluster 1')
ax1.scatter(X[y_km == 1, 0], X[y_km == 1, 1],
            edgecolor='black',
            c='red', marker='s', s=40, label='cluster 2')
ax1.set_title('K-means clustering')

# 사이킷런 1.2버전에서 `affinity` 매개변수가 deprecated되고
# 1.4버전에서 삭제되므로 대신 `metric`을 사용합니다.
ac = AgglomerativeClustering(n_clusters=2,
                             metric='euclidean',
                             linkage='complete')
y_ac = ac.fit_predict(X)
ax2.scatter(X[y_ac == 0, 0], X[y_ac == 0, 1], c='lightblue',
            edgecolor='black',
            marker='o', s=40, label='Cluster 1')
ax2.scatter(X[y_ac == 1, 0], X[y_ac == 1, 1], c='red',
            edgecolor='black',
            marker='s', s=40, label='Cluster 2')
ax2.set_title('Agglomerative clustering')

plt.legend()
plt.tight_layout()
# plt.savefig('images/11_15.png', dpi=300)
plt.show()


# DBSCAN:

# In[24]:


from sklearn.cluster import DBSCAN

db = DBSCAN(eps=0.2, min_samples=5, metric='euclidean')
y_db = db.fit_predict(X)
plt.scatter(X[y_db == 0, 0], X[y_db == 0, 1],
            c='lightblue', marker='o', s=40,
            edgecolor='black',
            label='Cluster 1')
plt.scatter(X[y_db == 1, 0], X[y_db == 1, 1],
            c='red', marker='s', s=40,
            edgecolor='black',
            label='Cluster 2')
plt.legend()
plt.tight_layout()
# plt.savefig('images/11_16.png', dpi=300)
plt.show()


# <br>
# <br>

# # 요약

# ...