K-MEANS聚类——Python实现

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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。

（2）常用聚类方法：K-means聚类、密度聚类方法DBSCAN、

二、K-MEANS算法

基本概念：

1. 要得到簇的个数，需要指定k值

1. 质心：均值，即向量各维取平均即可。

1. 距离的度量：常用欧式距离（先标准化）

1. 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

1. 复杂度与样本呈线性关系

1. 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