python中實(shí)現(xiàn)k-means聚類算法詳解

這篇文章主要介紹了python中實(shí)現(xiàn)k-means聚類算法詳解，具有一定參考價(jià)值，需要的朋友可以了解下。

算法優(yōu)缺點(diǎn)：

優(yōu)點(diǎn)：容易實(shí)現(xiàn)
缺點(diǎn)：可能收斂到局部最小值，在大規(guī)模數(shù)據(jù)集上收斂較慢
使用數(shù)據(jù)類型：數(shù)值型數(shù)據(jù)

算法思想

k-means算法實(shí)際上就是通過計(jì)算不同樣本間的距離來判斷他們的相近關(guān)系的，相近的就會(huì)放到同一個(gè)類別中去。

1.首先我們需要選擇一個(gè)k值，也就是我們希望把數(shù)據(jù)分成多少類，這里k值的選擇對(duì)結(jié)果的影響很大，Ng的課說的選擇方法有兩種一種是elbow method，簡單的說就是根據(jù)聚類的結(jié)果和k的函數(shù)關(guān)系判斷k為多少的時(shí)候效果最好。另一種則是根據(jù)具體的需求確定，比如說進(jìn)行襯衫尺寸的聚類你可能就會(huì)考慮分成三類（L,M,S）等

2.然后我們需要選擇最初的聚類點(diǎn)（或者叫質(zhì)心），這里的選擇一般是隨機(jī)選擇的，代碼中的是在數(shù)據(jù)范圍內(nèi)隨機(jī)選擇，另一種是隨機(jī)選擇數(shù)據(jù)中的點(diǎn)。這些點(diǎn)的選擇會(huì)很大程度上影響到最終的結(jié)果，也就是說運(yùn)氣不好的話就到局部最小值去了。這里有兩種處理方法，一種是多次取均值，另一種則是后面的改進(jìn)算法（bisecting K-means）

3.終于我們開始進(jìn)入正題了，接下來我們會(huì)把數(shù)據(jù)集中所有的點(diǎn)都計(jì)算下與這些質(zhì)心的距離，把它們分到離它們質(zhì)心最近的那一類中去。完成后我們則需要將每個(gè)簇算出平均值，用這個(gè)點(diǎn)作為新的質(zhì)心。反復(fù)重復(fù)這兩步，直到收斂我們就得到了最終的結(jié)果。

函數(shù)

loadDataSet(fileName)

從文件中讀取數(shù)據(jù)集

distEclud(vecA, vecB)

計(jì)算距離，這里用的是歐氏距離，當(dāng)然其他合理的距離都是可以的

randCent(dataSet, k)

隨機(jī)生成初始的質(zhì)心，這里是雖具選取數(shù)據(jù)范圍內(nèi)的點(diǎn)

kMeans(dataSet, k, distMeas=distEclud, createCent=randCent)

kmeans算法，輸入數(shù)據(jù)和k值。后面兩個(gè)事可選的距離計(jì)算方式和初始質(zhì)心的選擇方式

show(dataSet, k, centroids, clusterAssment)

可視化結(jié)果

#coding=utf-8
from numpy import *
def loadDataSet(fileName):
 dataMat = []
 fr = open(fileName)
 for line in fr.readlines():
 curLine = line.strip().split('\t')
 fltLine = map(float, curLine)
 dataMat.append(fltLine)
 return dataMat
#計(jì)算兩個(gè)向量的距離，用的是歐幾里得距離
def distEclud(vecA, vecB):
 return sqrt(sum(power(vecA - vecB, 2)))
#隨機(jī)生成初始的質(zhì)心（ng的課說的初始方式是隨機(jī)選K個(gè)點(diǎn)）
def randCent(dataSet, k):
 n = shape(dataSet)[1]
 centroids = mat(zeros((k,n)))
 for j in range(n):
 minJ = min(dataSet[:,j])
 rangeJ = float(max(array(dataSet)[:,j]) - minJ)
 centroids[:,j] = minJ + rangeJ * random.rand(k,1)
 return centroids
def kMeans(dataSet, k, distMeas=distEclud, createCent=randCent):
 m = shape(dataSet)[0]
 clusterAssment = mat(zeros((m,2)))#create mat to assign data points
     #to a centroid, also holds SE of each point
 centroids = createCent(dataSet, k)
 clusterChanged = True
 while clusterChanged:
 clusterChanged = False
 for i in range(m):#for each data point assign it to the closest centroid
  minDist = inf
  minIndex = -1
  for j in range(k):
  distJI = distMeas(centroids[j,:],dataSet[i,:])
  if distJI < minDist:
   minDist = distJI; minIndex = j
  if clusterAssment[i,0] != minIndex:
  clusterChanged = True
  clusterAssment[i,:] = minIndex,minDist**2
 print centroids
 for cent in range(k):#recalculate centroids
  ptsInClust = dataSet[nonzero(clusterAssment[:,0].A==cent)[0]]#get all the point in this cluster
  centroids[cent,:] = mean(ptsInClust, axis=0) #assign centroid to mean
 return centroids, clusterAssment
def show(dataSet, k, centroids, clusterAssment):
 from matplotlib import pyplot as plt
 numSamples, dim = dataSet.shape
 mark = ['or', 'ob', 'og', 'ok', '^r', '+r', 'sr', 'dr', '  for i in xrange(numSamples):
 markIndex = int(clusterAssment[i, 0])
 plt.plot(dataSet[i, 0], dataSet[i, 1], mark[markIndex])
 mark = ['Dr', 'Db', 'Dg', 'Dk', '^b', '+b', 'sb', 'db', '  for i in range(k):
 plt.plot(centroids[i, 0], centroids[i, 1], mark[i], markersize = 12)
 plt.show()
def main():
 dataMat = mat(loadDataSet('testSet.txt'))
 myCentroids, clustAssing= kMeans(dataMat,4)
 print myCentroids
 show(dataMat, 4, myCentroids, clustAssing)
 
if __name__ == '__main__':
 main()

這里是聚類結(jié)果,還是很不錯(cuò)的啦

但是有時(shí)候也會(huì)收斂到局部最小值，就像下面這樣，就是不幸收斂到局部最優(yōu)了

總結(jié)

以上就是本文關(guān)于python中實(shí)現(xiàn)k-means聚類算法詳解的全部內(nèi)容，希望對(duì)大家有所幫助