K-MEANS聚类——Python实现_kmeans聚类算法python代码

一、概述

（1）物以类聚，人以群分，聚类分析是一种重要的多变量统计方法，但记住其实它是一种数据分析方法，不能进行统计推断的。当然，聚类分析主要应用在市场细分等领域，也经常采用聚类分析技术来实现对抽样框的分层。它和分类不同，它属于无监督问题。一个好的聚类方法要能产生高质量的聚类结果，则需要聚类的簇要具备：高的簇内相似性，低的簇间相似性。

（2）常用聚类方法：K-means聚类、DBSCAN密度聚类方法

（3）基本聚类方法的概述

1.划分方法

给定一个n个对象或元组的数据库，一个划分方法构建数据的k个划分，每个划分表示一个簇，并且 k<=n。每个组至少包含一个对象，每个对象属于且仅 属于一个组。

2.层次方法

自底向上方法（凝聚）：开始将每个对象作为单独的一个组，然后相继的合并相近的对象或组，直到所有的组合并为一个，或者达到一个终止条件。

自顶向下方法（分裂）：开始将所有的对象置于一个簇中，在迭代的每一步，一个簇被分裂为多个更小的簇，直到最终每个对象在一个单独的簇中， 或达到一个终止条件。

缺点：合并或分裂的步骤不能被撤销。

3.密度方法

基于距离的聚类方法的缺点：只能发现球状的簇， 难以发现任意形状的簇。

基于密度的聚类：只要临近区域的密度（对象或数据 点的数目）超过某个临界值，就继续聚类。

 优点：可以过滤掉“噪声”和“离群点”发现任意形状的簇。

4.基于网格的方法

把对象空间量化为有限数目的单元，形成一个网格结构。所有的聚类都在这个网格结构上进行。 优点：处理数度快（因为处理时间独立于数据对象数 目，只与量化空间中每一维的单元数目有关）

总结：

二、K-MEANS算法

基本概念：

1. 要得到簇的个数，需要指定k值
2. 质心：均值，即向量各维取平均即可。
3. 距离的度量：常用欧式距离（先标准化）
4. 优化目标：

 

三、工作流程 

 四、优缺点：

优点：操作简单，快速，适合常规数据集

缺点：

1. k值很难确定
2. 复杂度与样本呈线性关系
3. 很难发现任意形状的簇

五、代码实现 

1.导包

%matplotlib inline
import numpy as np  
import matplotlib.pyplot as plt  
from sklearn.cluster import KMeans 
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.datasets import make_blobs   #生成数据函数  
from sklearn import metrics

2.生成平面数据点+标准化

n_samples = 1500  
X,y = make_blobs(n_samples=n_samples,centers=4,random_state=170)  
X = StandardScaler().fit_transform(X)  #标准化

3.调用kmeans包

Kmeans=KMeans(n_clusters=4,random_state=170) 
Kmeans.fit(X)

4.可视化效果

plt.figure(figsize=(12,6))
plt.subplot(121)
plt.scatter(X[:,0],X[:,1],c='r') 
plt.title("聚类前数据图")  
plt.subplot(122)  
plt.scatter(X[:,0],X[:,1],c=Kmeans.labels_)  
plt.title("聚类后数据图")  
plt.show()

结果如图：

六、K-MEANS算法程序，代码如下：

class KMEANS:
    def_init_(self,data,num_clustres):
        self.data=data
        self.num_clustres=num_clustres
    def train(self,max_iterations):
        #1.先随机选择k个中心点
        centroids=KMEANS.centroids_init(self.data,self.num_clustres)
        #2.开始训练
        num_exxamples=self.data.shape[0]
        closest_ centroids_ids=np.empty((num_examples,1))
        for _ in range(max_iterations):
            #3得到当前每个样本到k个中心点的距离，找最近的
            
              closest_centroids_ids=KMEANS.centroids_find_closest(self.data,centroids)     
            #进行中心点位置更新
             centroids=KMEANS.centroids_compute(self.data,closest_centroids_ids,self.num_clustres)
        return centroids,closest_ centroids_ids

接下来是三个方法：

def centroids_init(self,data,num_clustres):
        num_examples=data.shape[0]
        random_ids=np.random.permutation(num_examples)
        centroids=data[random_ids[:num__clustres],:]
        return centroids
def centroids_find_closest(self,data,centroids ) :
    num_examples = self.data.shape[0]
    num_centroids = centroids.shape[0]
    closest_centroids_ids = np.zeros((num_examples,1))
    for example_index in range( num_examples) :
        distance = np.zeros( num_centroids,1)
        for centroid_index in range(num_centroids) :
            distance_diff = data[example_index, : ] - centroids[centroid_index,distance[centroid_index]   
        = np.sum(distance_diff**2)
        closest_centroids_ids[example_index] = np.argmin(distance)
    return closest_centroids_ids
def centroids_compute(self ,data,closest_centroids_ids,num_clustres):
    num_features = data.shape[0]
    centroids = np.zeros((num_ciustres,num_features))
    for centnoid_id in range(num_clustres) :
    closest_ids = closest_centroids_ids == centroid_id
    centroids[closest_ids] = np.mean( aareturn centroids.flatten(),:],axis=0)
    return centroids

七、模型评估（轮廓系数） 

轮廓系数意义：

轮廓系数(Silhouette Coefficient)是为每个样本定义的，由两个得分组成:
a: 某个样本与同一类别中所有其他点之间的平均距离。
b: 该样本与下一个距离最近的簇中的所有其他点之间的平均距离。
单个样本的轮廓系数(Silhouette Coefficient)为: s=(b−a)/max(a,b)
一组样本的轮廓系数(Silhouette Coefficient)为:每个样本的 Silhouette 系数的平均值

#反映同类样本类内平均距离尽可能小，类间距离尽可能大的指标。取值范围在[-1,1]之间，越大越好
labels = Kmeans.labels_
pgjg1=metrics.silhouette_score(X, labels, metric='euclidean')   #轮廓系数
print('聚类结果的轮廓系数=',pgjg1)

结果：

三、数据挖掘考试复习题