不同检测方法的可视化结果对比图

### 不同检测方法的可视化效果对比 在数据分析和机器学习领域，不同的检测方法通常会产生各异的结果，在可视化方面尤为明显。常见的聚类评估指标有助于理解这些差异[^1]。 对于具体的可视化展示，可以考虑几种典型的方法： #### 1. K-Means 聚类算法 K-Means 是一种基于距离度量的经典聚类算法。通过迭代优化簇中心位置来最小化样本与其所属簇之间的误差平方和。其可视化结果往往呈现为圆形或椭圆形状的数据分布模式。 ```python from sklearn.cluster import KMeans import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 假设 X 为数据集 kmeans = KMeans(n_clusters=3).fit(X) plt.scatter(X[:,0], X[:,1], c=kmeans.labels_, cmap='viridis') centers = kmeans.cluster_centers_ plt.scatter(centers[:, 0], centers[:, 1], c='black', alpha=0.5, s=200); ``` #### 2. DBSCAN 密度聚类算法 DBSCAN 利用密度可达关系定义簇结构，能够有效识别任意形状的簇，并且对外部噪声具有较强的鲁棒性。因此，该方法适合处理含有异常点的数据集合。 ```python from sklearn.cluster import DBSCAN dbscan = DBSCAN(eps=0.3, min_samples=10).fit(X) core_samples_mask = np.zeros_like(dbscan.labels_, dtype=bool) core_samples_mask[dbscan.core_sample_indices_] = True labels = dbscan.labels_ unique_labels = set(labels) colors = [plt.cm.Spectral(each) for each in np.linspace(0, 1, len(unique_labels))] for k, col in zip(unique_labels, colors): if k == -1: # 黑色用于表示噪音点 col = [0, 0, 0, 1] class_member_mask = (labels == k) xy = X[class_member_mask & core_samples_mask] plt.plot(xy[:, 0], xy[:, 1], 'o', markerfacecolor=tuple(col), markersize=14, markeredgecolor='k') xy = X[class_member_mask & ~core_samples_mask] plt.plot(xy[:, 0], xy[:, 1], 'o', markerfacecolor=tuple(col), markeredgecolor='k', markersize=6) ``` #### 3. 图神经网络（GNN） 近年来兴起的一种新型模型——图偏差网络(GDN)，它结合了元学习的思想应用于跨网路场景下。这类技术特别适用于复杂关联型数据建模任务，如社交网络分析等[^2]。 ```python import torch import torch.nn.functional as F from torch_geometric.datasets import Planetoid from torch_geometric.nn import GCNConv dataset = Planetoid(root='/tmp/Cora', name='Cora') data = dataset[0] class Net(torch.nn.Module): def __init__(self): super().__init__() self.conv1 = GCNConv(dataset.num_features, 16) self.conv2 = GCNConv(16, dataset.num_classes) def forward(self, data): x, edge_index = data.x, data.edge_index x = self.conv1(x, edge_index) x = F.relu(x) x = F.dropout(x, training=self.training) x = self.conv2(x, edge_index) return F.log_softmax(x, dim=1) device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') model = Net().to(device) data = data.to(device) optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.01, weight_decay=5e-4) def train(): model.train() optimizer.zero_grad() out = model(data) loss = F.nll_loss(out[data.train_mask], data.y[data.train_mask]) loss.backward() optimizer.step() @torch.no_grad() def test(): model.eval() pred = model(data).argmax(dim=1) correct = (pred[data.test_mask] == data.y[data.test_mask]).sum() acc = int(correct) / int(data.test_mask.sum()) print(f'Accuracy: {acc:.4f}') for epoch in range(1, 201): train() test() ```