聚类

今天说K-means聚类算法，但是必须要先理解聚类和分类的区别，很多业务人员在日常分析时候不是很严谨，混为一谈，其实二者有本质的区别。

分类其实是从特定的数据中挖掘模式，作出判断的过程。比如Gmail邮箱里有垃圾邮件分类器，一开始的时候可能什么都不过滤，在日常使用过程中，我人工对于每一封邮件点选“垃圾”或“不是垃圾”，过一段时间，Gmail就体现出一定的智能，能够自动过滤掉一些垃圾邮件了。这是因为在点选的过程中，其实是给每一条邮件打了一个“标签”，这个标签只有两个值，要么是“垃圾”，要么“不是垃圾”，Gmail就会不断研究哪些特点的邮件是垃圾，哪些特点的不是垃圾，形成一些判别的模式，这样当一封信的邮件到来，就可以自动把邮件分到“垃圾”和“不是垃圾”这两个我们人工设定的分类的其中一个。

聚类的的目的也是把数据分类，但是事先我是不知道如何去分的，完全是算法自己来判断各条数据之间的相似性，相似的就放在一起。在聚类的结论出来之前，我完全不知道每一类有什么特点，一定要根据聚类的结果通过人的经验来分析，看看聚成的这一类大概有什么特点。

1、概述

k-means是一种非常常见的聚类算法，在处理聚类任务中经常使用。K-means算法是集简单和经典于一身的基于距离的聚类算法

采用距离作为相似性的评价指标，即认为两个对象的距离越近，其相似度就越大。

该算法认为类簇是由距离靠近的对象组成的，因此把得到紧凑且独立的簇作为最终目标。

2、核心思想

通过迭代寻找k个类簇的一种划分方案，使得用这k个类簇的均值来代表相应各类样本时所得的总体误差最小。

k个聚类具有以下特点：各聚类本身尽可能的紧凑，而各聚类之间尽可能的分开。

k-means算法的基础是最小误差平方和准则,

其代价函数是：

式中，μc(i)表示第i个聚类的均值。

各类簇内的样本越相似，其与该类均值间的误差平方越小，对所有类所得到的误差平方求和，即可验证分为k类时，各聚类是否是最优的。

上式的代价函数无法用解析的方法最小化，只能有迭代的方法。

3、算法步骤图解

下图展示了对n个样本点进行K-means聚类的效果，这里k取2。

4、算法实现步骤

k-means算法是将样本聚类成 k个簇（cluster），其中k是用户给定的，其求解过程非常直观简单，具体算法描述如下：

1)随机选取 k个聚类质心点

2)重复下面过程直到收敛 {

对于每一个样例 i，计算其应该属于的类：

对于每一个类 j，重新计算该类的质心：

}

其伪代码如下：

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创建k个点作为初始的质心点（随机选择）

当任意一个点的簇分配结果发生改变时

对数据集中的每一个数据点

对每一个质心

计算质心与数据点的距离

将数据点分配到距离最近的簇

对每一个簇，计算簇中所有点的均值，并将均值作为质心

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5、K-means聚类算法python实战

需求：

对给定的数据集进行聚类

本案例采用二维数据集，共80个样本，有4个类。

#!/usr/bin/python# coding=utf-8from numpy import *# 加载数据def loadDataSet(fileName): # 解析文件，按tab分割字段，得到一个浮点数字类型的矩阵 dataMat = [] # 文件的最后一个字段是类别标签 fr = open(fileName) for line in fr.readlines(): curLine = line.strip().split('\t') fltLine = map(float, curLine) # 将每个元素转成float类型 dataMat.append(fltLine) return dataMat# 计算欧几里得距离def distEclud(vecA, vecB): return sqrt(sum(power(vecA - vecB, 2))) # 求两个向量之间的距离# 构建聚簇中心，取k个(此例中为4)随机质心def randCent(dataSet, k): n = shape(dataSet)[1] centroids = mat(zeros((k,n))) # 每个质心有n个坐标值，总共要k个质心 for j in range(n): minJ = min(dataSet[:,j]) maxJ = max(dataSet[:,j]) rangeJ = float(maxJ - minJ) centroids[:,j] = minJ + rangeJ * random.rand(k, 1) return centroids# k-means 聚类算法def kMeans(dataSet, k, distMeans =distEclud, createCent = randCent): m = shape(dataSet)[0] clusterAssment = mat(zeros((m,2))) # 用于存放该样本属于哪类及质心距离 # clusterAssment第一列存放该数据所属的中心点，第二列是该数据到中心点的距离 centroids = createCent(dataSet, k) clusterChanged = True # 用来判断聚类是否已经收敛 while clusterChanged: clusterChanged = False; for i in range(m): # 把每一个数据点划分到离它最近的中心点 minDist = inf; minIndex = -1; for j in range(k): distJI = distMeans(centroids[j,:], dataSet[i,:]) if distJI < minDist: minDist = distJI; minIndex = j # 如果第i个数据点到第j个中心点更近，则将i归属为j if clusterAssment[i,0] != minIndex: clusterChanged = True; # 如果分配发生变化，则需要继续迭代 clusterAssment[i,:] = minIndex,minDist**2 # 并将第i个数据点的分配情况存入字典 print centroids for cent in range(k): # 重新计算中心点 ptsInClust = dataSet[nonzero(clusterAssment[:,0].A == cent)[0]] # 去第一列等于cent的所有列 centroids[cent,:] = mean(ptsInClust, axis = 0) # 算出这些数据的中心点 return centroids, clusterAssment# --------------------测试----------------------------------------------------# 用测试数据及测试kmeans算法datMat = mat(loadDataSet('testSet.txt'))myCentroids,clustAssing = kMeans(datMat,4)print myCentroidsprint clustAssing

运行结果：

6、K-means算法补充

K-means算法的缺点及改进方法

（1）k值的选择是用户指定的，不同的k得到的结果会有挺大的不同，如下图所示，左边是k=3的结果，这个就太稀疏了，蓝色的那个簇其实是可以再划分成两个簇的。而右图是k=5的结果，可以看到红色菱形和蓝色菱形这两个簇应该是可以合并成一个簇的：

改进：

对k的选择可以先用一些算法分析数据的分布，如重心和密度等，然后选择合适的k

（2）对k个初始质心的选择比较敏感，容易陷入局部最小值。例如，我们上面的算法运行的时候，有可能会得到不同的结果，如下面这两种情况。K-means也是收敛了，只是收敛到了局部最小值：

改进：

有人提出了另一个成为二分k均值（bisecting k-means）算法，它对初始的k个质心的选择就不太敏感

（3）存在局限性，如下面这种非球状的数据分布就搞不定了：

（4）数据集比较大的时候，收敛会比较慢。

总结

以上就是这篇文章的全部内容了，希望本文的内容对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，如果有疑问大家可以留言交流，谢谢大家对的支持。