K-means算法实战项目（Python实现）

﹏ヽ暗。殇╰゛Y 2023-09-28 02:57 86阅读 0赞

在进行讲解之前，先放出数据集：

链接：https://pan.baidu.com/s/1y2hUqXm5-LsLpDqrMK3bIQ  
提取码：6666

### 1.K-means算法 ###

`K-means`算法为一种无监督学习算法，可以实现算法自动区分数据集中不同簇。

无监督学习区别于监督学习算法，无监督学习中没有标签`y`，算法需要根据输入的数据集直接将其进行区分为各簇，每簇数据有其聚类中心。

K-means 算法是一种自动将相似数据示例聚类在一起的方法。具体来说，给你一个训练集  x ( 1 ) ； ⋯   ; x ( m ) x^\{(1)\}；\\cdots; x^\{(m)\} x(1)；⋯;x(m) (其中  x ( i ) ∈ R n x^\{(i) \}\\in R^n x(i)∈Rn)，并且想要将数据分组到几个有凝聚力的“簇”中。

K-means 背后是一个迭代过程，首先猜测初始聚类中心，然后通过重复将示例分配给它们最接近的聚类中心，然后根据分配重新计算聚类中心来重新猜测。

K-means算法的伪代码如下：

![9d4a938535ae4c5b9f6c239061ce67bd.png][]  
![7894eae24e5846eb8904da553bf55808.png][]

算法步骤总结如下：

1.随机选取k个聚类中心点
    
    2.遍历所有数据，将数据划分到最近的那个聚类中心点
    
    3.计算所有类的平均值，作为新的聚类中心点
    
    4.重复步骤2和步骤3，直到聚类中心点不再发生变化，或者达到设定的迭代次数

**计算每个样本点到聚类中心的距离为：**  
![6b2e3615a82f40769816e19dd460045d.png][]  
**计算新的聚类中心点：**

![3f92f7f6f33645fd96e2735451a68d19.png][]

### 2.给定一个二维数据集，利用k-means聚类 ###

**导入运算包：**

import numpy as np
    import pandas as pd
    import matplotlib.pyplot as plt
    from scipy.io import loadmat
    import matplotlib as mpl

**导入需要的数据集**

def load_dataset():
        path='./data/ex7data2.mat'
        # 字典格式 : <class 'dict'>
        data=loadmat(path)
        # data.keys() : dict_keys(['__header__', '__version__', '__globals__', 'X'])
        dataset = pd.DataFrame(data.get('X'), columns=['X1', 'X2'])
        return data,dataset

如同上面所讲，我们此时导入的数据是字典格式，关于如何使用Python导入mat格式的数据并整理成DataFrame格式的问题，我在之前的文章中也有讲解，欢迎大家学习：

> https://blog.csdn.net/wzk4869/article/details/126018725?spm=1001.2014.3001.5501

我们可以简单看一下输出结果:

首先是`data`

{
        '__header__': b'MATLAB 5.0 MAT-file, Platform: GLNXA64, Created on: Wed Nov 16 00:48:22 2011', '__version__': '1.0', '__globals__': [], 'X': array([[ 1.84207953,  4.6075716 ],
           [ 5.65858312,  4.79996405],
           [ 6.35257892,  3.2908545 ],
           [ 2.90401653,  4.61220411],
           [ 3.23197916,  4.93989405],
           [ 1.24792268,  4.93267846],
    ......中间省略部分数据集
           [ 4.8255341 ,  2.77961664],
           [ 6.11768055,  2.85475655],
           [ 0.94048944,  5.71556802]])}

接下来是`dataset`

X1        X2
    0    1.842080  4.607572
    1    5.658583  4.799964
    2    6.352579  3.290854
    3    2.904017  4.612204
    4    3.231979  4.939894
    ..        ...       ...
    295  7.302787  3.380160
    296  6.991984  2.987067
    297  4.825534  2.779617
    298  6.117681  2.854757
    299  0.940489  5.715568

**数据可视化**

拿到数据集后，我们可以可视化一下，看一下数据集的样子：

def plot_scatter():
        data,dataset=load_dataset()
        plt.figure(figsize=(12,8))
        plt.scatter(dataset['X1'],dataset['X2'],cmap=['b'])
        plt.show()

![在这里插入图片描述][3a4e071108d244d5b7f7f7eb7c90bdbf.png]  
**寻找数据点的最近的聚类中心**

我们这一步的目标是定义函数，用于寻找数据点的最近的聚类中心。

输入参数为数据集X、初始聚类中心，返回一个一维数组，其长度与X的数据点个数相同，每个索引对应的值为该点对应的聚类中心。

def get_near_cluster_centroids(X,centroids):
        """
        :param X: 我们的数据集
        :param centroids: 聚类中心点的初始位置
        :return:
        """
        m = X.shape[0] #数据的行数
        k = centroids.shape[0] #聚类中心的行数，即个数
        idx = np.zeros(m) # 一维向量idx，大小为数据集中的点的个数，用于保存每一个X的数据点最小距离点的是哪个聚类中心
        for i in range(m):
            min_distance = 1000000
            for j in range(k):
                distance = np.sum((X[i, :] - centroids[j, :]) ** 2) # 计算数据点到聚类中心距离代价的公式，X中每个点都要和每个聚类中心计算
                if distance < min_distance:
                    min_distance = distance
                    idx[i] = j # idx中索引为i，表示第i个X数据集中的数据点距离最近的聚类中心的索引
        return idx # 返回的是X数据集中每个数据点距离最近的聚类中心

**编写计算聚类中心函数**

传入数据集X、聚类中心索引idx、聚类中心个数k。

算法根据idx将X分为k个组，每个组有多个X内的数据集，计算其平均值，得到求平均值之后的聚类中心。返回值为求一次平均值之后的聚类中心。

> 本函数需要传入idx数组，故不能用于直接初始化聚类中心，只起到优化聚类中心的作用。

def compute_centroids(X, idx, k):
        """
        :param X: 数据集
        :param idx: 每个样本所属的类别
        :param k: 类别总数
        :return:
        """
        m, n = X.shape
        centroids = np.zeros((k, n)) # 初始化为k行n列的二维数组，值均为0，k为聚类中心个数，n为数据列数
        for i in range(k):
            indices = np.where(idx == i) # 输出的是索引位置
            centroids[i, :] = (np.sum(X[indices, :], axis=1) / len(indices[0])).ravel()
        return centroids

**K-means迭代算法**

传入参数数据集X、初始化后的聚类中心、迭代次数。

每次迭代使用之前的两个函数，先计算出idx索引数组，再计算出聚类中心。

返回迭代多次后的idx和cendroids。

def k_means(X, initial_centroids, max_iters):
        """
        :param X:
        :param initial_centroids: 初始聚类中心
        :param max_iters: 迭代次数
        :return:
        """
        m, n = X.shape
        k = initial_centroids.shape[0]
        idx = np.zeros(m)
        centroids_all = []
        centroids_all.append(initial_centroids)
        centroids = initial_centroids
        for i in range(max_iters):
            idx = get_near_cluster_centroids(X, centroids)
            centroids = compute_centroids(X, idx, k)
            centroids_all.append(centroids)
        return idx, np.array(centroids_all),centroids

### 调用执行算法 ###

首先，我们初始化`centroids`为：

centroids_0=np.array([[3, 3], [6, 2], [8, 5]])

接着我们画出聚类图像：

def plot_classify_data(X,idx):
        cluster1 = X[np.where(idx == 0)[0], :]
        cluster2 = X[np.where(idx == 1)[0], :]
        cluster3 = X[np.where(idx == 2)[0], :]
        fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 8))
        ax.scatter(cluster1[:, 0], cluster1[:, 1], s=30, color='r', label='Cluster 1')
        ax.scatter(cluster2[:, 0], cluster2[:, 1], s=30, color='g', label='Cluster 2')
        ax.scatter(cluster3[:, 0], cluster3[:, 1], s=30, color='b', label='Cluster 3')
        ax.legend()
        plt.show()

idx, centroids_all,centroids=k_means(X,centroids_0,10)
    plot_classify_data(X,idx)

结果为：

![4201998f313546acb3548487d539ddbc.png][]

我们想看一下聚类中心的变化情况：

def plot_data(centroids_all,idx):
        plt.figure(figsize=(12,8))
        cm=mpl.colors.ListedColormap(['r','g','b'])
        plt.scatter(dataset['X1'],dataset['X2'], c=idx,cmap=cm)
        plt.plot(centroids_all[:,:,0],centroids_all[:,:,1], 'kx--')
        plt.show()

结果为：  
![35b0cec04cfa4f3f909e286c5ffe61be.png][]  
综上所述，结果清晰明了。

在以上操作中，使用的初始聚类中心均为自己找的聚类中心，直接以数组形式进行定义。

实际上，聚类中心应在数据集X中随机选择k个样本带你作为聚类中心。

### 设计初始化聚类中心函数 ###

def init_centroids(X, k):
        m, n = X.shape
        init_centroids = np.zeros((k, n))
        idx = np.random.randint(0, m, k)
        for i in range(k):
            init_centroids[i, :] = X[idx[i], :]
        return init_centroids

我们展示一下结果：

print(init_centroids(X, 3))

[[3.12635184 1.2806893 ]
     [3.12405123 0.67821757]
     [2.84734459 0.26759253]]

可视化图像为：

for i in range(5):
        idx, centroids_all, centroids = k_means(X, init_centroids(X, 3), 10)
        plot_data(centroids_all,idx)

![9a9ebd9d199f4f61af2573ed891720eb.png][]  
![0a02e53051334dca9c688778200ab250.png][]![24cbc401cb27434995b2eb7a2315e7af.png][]  
需要注意的是，每次运行结果都不相同，具有随机性！

### 完整版代码 ###

"""
    给定一个二维的数据集，使用k-means算法进行聚类
    """
    import numpy as np
    import pandas as pd
    import matplotlib.pyplot as plt
    from scipy.io import loadmat
    import matplotlib as mpl
    
    """
    导入数据的函数
    """
    def load_dataset():
        path='./data/ex7data2.mat'
        # 字典格式 : <class 'dict'>
        data=loadmat(path)
        # data.keys() : dict_keys(['__header__', '__version__', '__globals__', 'X'])
        dataset = pd.DataFrame(data.get('X'), columns=['X1', 'X2'])
        return data,dataset
    
    """
    绘制散点图
    """
    def plot_scatter():
        data,dataset=load_dataset()
        plt.figure(figsize=(12,8))
        plt.scatter(dataset['X1'],dataset['X2'],cmap=['b'])
        plt.show()
    
    """
    获得每个样本所属的类别
    """
    def get_near_cluster_centroids(X,centroids):
        """
        :param X: 我们的数据集
        :param centroids: 聚类中心点的初始位置
        :return:
        """
        m = X.shape[0] #数据的行数
        k = centroids.shape[0] #聚类中心的行数，即个数
        idx = np.zeros(m) # 一维向量idx，大小为数据集中的点的个数，用于保存每一个X的数据点最小距离点的是哪个聚类中心
        for i in range(m):
            min_distance = 1000000
            for j in range(k):
                distance = np.sum((X[i, :] - centroids[j, :]) ** 2) # 计算数据点到聚类中心距离代价的公式，X中每个点都要和每个聚类中心计算
                if distance < min_distance:
                    min_distance = distance
                    idx[i] = j # idx中索引为i，表示第i个X数据集中的数据点距离最近的聚类中心的索引
        return idx # 返回的是X数据集中每个数据点距离最近的聚类中心
    
    def compute_centroids(X, idx, k):
        """
        :param X: 数据集
        :param idx: 每个样本所属的类别
        :param k: 类别总数
        :return:
        """
        m, n = X.shape
        centroids = np.zeros((k, n)) # 初始化为k行n列的二维数组，值均为0，k为聚类中心个数，n为数据列数
        for i in range(k):
            indices = np.where(idx == i) # 输出的是索引位置
            centroids[i, :] = (np.sum(X[indices, :], axis=1) / len(indices[0])).ravel()
        return centroids
    
    def k_means(X, initial_centroids, max_iters):
        """
        :param X:
        :param initial_centroids: 初始聚类中心
        :param max_iters: 迭代次数
        :return:
        """
        m, n = X.shape
        k = initial_centroids.shape[0]
        idx = np.zeros(m)
        centroids_all = []
        centroids_all.append(initial_centroids)
        centroids = initial_centroids
        for i in range(max_iters):
            idx = get_near_cluster_centroids(X, centroids)
            centroids = compute_centroids(X, idx, k)
            centroids_all.append(centroids)
        return idx, np.array(centroids_all),centroids
    
    def plot_data(centroids_all,idx):
        plt.figure(figsize=(12,8))
        cm=mpl.colors.ListedColormap(['r','g','b'])
        plt.scatter(dataset['X1'],dataset['X2'], c=idx,cmap=cm)
        plt.plot(centroids_all[:,:,0],centroids_all[:,:,1], 'kx--')
        plt.show()
    
    def plot_classify_data(X,idx):
        cluster1 = X[np.where(idx == 0)[0], :]
        cluster2 = X[np.where(idx == 1)[0], :]
        cluster3 = X[np.where(idx == 2)[0], :]
        fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 8))
        ax.scatter(cluster1[:, 0], cluster1[:, 1], s=30, color='r', label='Cluster 1')
        ax.scatter(cluster2[:, 0], cluster2[:, 1], s=30, color='g', label='Cluster 2')
        ax.scatter(cluster3[:, 0], cluster3[:, 1], s=30, color='b', label='Cluster 3')
        ax.legend()
        plt.show()
    
    
    def init_centroids(X, k):
        m, n = X.shape
        init_centroids = np.zeros((k, n))
        idx = np.random.randint(0, m, k)
        for i in range(k):
            init_centroids[i, :] = X[idx[i], :]
        return init_centroids
    
    if __name__=='__main__':
        data,dataset = load_dataset()
        plot_scatter()
        X=data.get('X')
        centroids_0=np.array([[3, 3], [6, 2], [8, 5]])
        idx, centroids_all,centroids=k_means(X,centroids_0,10)
        plot_data(centroids_all, idx)
        plot_classify_data(X,idx)
        print(init_centroids(X, 3))
        for i in range(5):
            idx, centroids_all, centroids = k_means(X, init_centroids(X, 3), 10)
            plot_data(centroids_all,idx)

[9d4a938535ae4c5b9f6c239061ce67bd.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/9d4a938535ae4c5b9f6c239061ce67bd.png
[7894eae24e5846eb8904da553bf55808.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/7894eae24e5846eb8904da553bf55808.png
[6b2e3615a82f40769816e19dd460045d.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/6b2e3615a82f40769816e19dd460045d.png
[3f92f7f6f33645fd96e2735451a68d19.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/3f92f7f6f33645fd96e2735451a68d19.png
[3a4e071108d244d5b7f7f7eb7c90bdbf.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/3a4e071108d244d5b7f7f7eb7c90bdbf.png
[4201998f313546acb3548487d539ddbc.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/4201998f313546acb3548487d539ddbc.png
[35b0cec04cfa4f3f909e286c5ffe61be.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/35b0cec04cfa4f3f909e286c5ffe61be.png
[9a9ebd9d199f4f61af2573ed891720eb.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/9a9ebd9d199f4f61af2573ed891720eb.png
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[24cbc401cb27434995b2eb7a2315e7af.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/24cbc401cb27434995b2eb7a2315e7af.png