【Python机器学习】K-Means对文本聚类和半环形数据聚类实战（附源码和数据集）_文本聚类数据集

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K-Mean算法，即 K 均值算法，是一种常见的聚类算法。算法会将数据集分为 K 个簇，每个簇使用簇内所有样本均值来表示，将该均值称为“质心”。

K-Means++,算法受初始质心影响较小；表现上，往往优于 K-Means 算法；与 K-Means算法不同仅在于初始质心的选择方式不同

Mini Batch K-Means

与 K-Means 算法相比，大大减少计算时间

算法步骤

容易受初始质心的影响；算法简单，容易实现；算法聚类时，容易产生空簇；算法可能收敛到局部最小值。

通过聚类可以实现：发现不同用户群体，从而可以实现精准营销；对文档进行划分；社交网络中，通过圈子，判断哪些人可能互相认识；处理异常数据。

距离计算方式是 欧式距离。

1.从样本中选择 K 个点作为初始质心（完全随机）
2.计算每个样本到各个质心的距离，将样本划分到距离最近的质心所对应的簇中
3.计算每个簇内所有样本的均值，并使用该均值更新簇的质心
4.重复步骤 2 与 3 ，直到达到以下条件之一：
    质心的位置变化小于指定的阈值（默认为 0.0001）
    达到最大迭代次数

K-Means算法文本聚类实战

文本聚类结果如下

 

部分代码如下

 
import jieba 
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.cluster import KMeans
 
def jieba_tokenize(text):
    return jieba.lcut(text) 
 
tfidf_vect = TfidfVectorizer(tokenizer=jieba_tokenize, lowercase=False)
text_list = ["中国的
害","他很高兴去中国工作","真是一个高兴的周末","这件衣服太不舒服啦"]
 
#聚类的文本集
tfidf_matrix = tfidf_vect.fit(text_list)       #训练
print(tfidf_matrix.vocabulary_)            #打印字典
tfidf_matrix = tfidf_vect.transform(text_list)  #转换
arr=tfidf_matrix.toarray()                 #tfidf数组
print('tfid
n',arr)
num_clusters = 4
km = KMeans(n_clusters=num_clusters, max_iter=300, random_state=3)
 
km.fit(tfidf_matrix)
prt=km.predict(tfidf_matrix)
print("Predicting result: ", prt)

 对半环形数据集进行K-Means聚类

问题描述： SKlearn中的半环形数据集make_moons是一个二维数据集，对某些算法来说具有挑战性。数据集中的数据有两类，其分布为两个交错的半圆，而且还包含随机的噪声

聚类结果如下

部分代码如下

import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn.datasets import make_moons
 
#生成环形数据集
X, Y = make_moons(n_samples=200, noise=0.05, random_state=0)
 
#使用K-Means聚成两类
kmeans = KMeans(n_clusters=2)
kmean(X)
Y_pred = kmeans.predict(X)
 
#绘制聚类结果图
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=Y_pred, s=60, edgecolor='b')
plt.scatter(kmeans.clustedth=2, edgecolor='k')
 
plt.xlabel("X")
plt.ylabel("Y")

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