机器学习-06-无监督算法-01-划分聚类Kmeans算法

用户2225445

发布于 2024-03-23 08:44:25

840

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文章被收录于专栏：IT从业者张某某IT从业者张某某

总结

本系列是机器学习课程的系列课程，主要介绍机器学习中无监督算法，包括划分聚类等。

参考

数据分析实战 | K-means算法——蛋白质消费特征分析

欧洲48国英文名称的来龙去脉及其国旗动画

Kmeans在线动态演示

本门课程的目标

完成一个特定行业的算法应用全过程：

懂业务+会选择合适的算法+数据处理+算法训练+算法调优+算法融合 +算法评估+持续调优+工程化接口实现

机器学习定义

关于机器学习的定义，Tom Michael Mitchell的这段话被广泛引用：对于某类任务T和性能度量P，如果一个计算机程序在T上其性能P随着经验E而自我完善，那么我们称这个计算机程序从经验E中学习。

无监督算法

无监督概述

无监督中的数据结构

虽然是聚类，依然有参数需要输入、限制条件，需要预先设置的参数越少越好。对应隐藏模式发现噪声数据解释：顺序不敏感，前面提到聚类算法多种多样，各有取舍，有些算法就存在对

划分聚类Kmeans算法

评估指标

分簇与分配过程

轮廓系数

DB指数（Davies-Bouldin Index，DBI）

Dunn指数（Dunn Index，DI）

手机机主身份识别应用方案-学习过程

进一步讨论

改进算法

划分聚类Kmeans算法案例

Kmeans案例

# 生成数据模块
from sklearn.datasets import make_blobs
# k-means模块
from sklearn.cluster import KMeans
# 评估指标——轮廓系数,前者为所有点的平均轮廓系数，后者返回每个点的轮廓系数
from sklearn.metrics import silhouette_score, silhouette_samples

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt


# 生成数据
x_true, y_true = make_blobs(n_samples= 600
                            , n_features= 2, centers= 4, random_state= 1)

# 绘制出所生成的数据
plt.figure(figsize= (6, 6))
plt.scatter(x_true[:, 0], x_true[:, 1], c= y_true, s= 10)
plt.title("Origin data")
plt.show()

输出为：

# 根据不同的n_centers进行聚类
n_clusters = [x for x in range(3, 6)]

for i in range(len(n_clusters)):
    # 实例化k-means分类器
    clf = KMeans(n_clusters= n_clusters[i])
    y_predict = clf.fit_predict(x_true)
    
    # 绘制分类结果
    plt.figure(figsize= (6, 6))
    plt.scatter(x_true[:, 0], x_true[:, 1], c= y_predict, s= 10)
    plt.title("n_clusters= {}".format(n_clusters[i]))
    
    ex = 0.5
    step = 0.01
    xx, yy = np.meshgrid(np.arange(x_true[:, 0].min() - ex, x_true[:, 0].max() + ex, step),
                         np.arange(x_true[:, 1].min() - ex, x_true[:, 1].max() + ex, step))
    
    zz = clf.predict(np.c_[xx.ravel(), yy.ravel()])
    zz.shape = xx.shape
    
    plt.contourf(xx, yy, zz, alpha= 0.1)
    
    plt.show()
    
    # 打印平均轮廓系数
    s = silhouette_score(x_true, y_predict)
    print("When cluster= {}\nThe silhouette_score= {}".format(n_clusters[i], s))
    
    # 利用silhouette_samples计算轮廓系数为正的点的个数
    n_s_bigger_than_zero = (silhouette_samples(x_true, y_predict) > 0).sum()
    print("{}/{}\n".format(n_s_bigger_than_zero, x_true.shape[0]))

输出为：

When cluster= 3 The silhouette_score= 0.6009420412542107 595/600

When cluster= 4 The silhouette_score= 0.637556444143356 599/600

When cluster= 5 The silhouette_score= 0.5604812245680646 598/600

结论：预设4簇的时候其平均轮廓系数最高，所以分4簇是最优的，与数据集相匹配。

使用Numpy实现K_Means聚类：

STEP1：加载相关模块

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import random

STEP2：使用欧式距离公式

def distance(x, y):
    z = np.expand_dims(x, axis=1) - y
    z = np.square(z)
    z = np.sqrt(np.sum(z, axis=2))
    return z

STEP3：簇中心更新函数

def k_means(data, k, max_iter=20):
    data = np.asarray(data, dtype=np.float32)
    n_samples, n_features = data.shape
    # 随机初始化簇中心
    indices = random.sample(range(n_samples), k)
    center = np.copy(data[indices])
    cluster = np.zeros(data.shape[0], dtype=np.int32)
    i = 1
    while i <= max_iter:
        dis = distance(data, center)
        # 样本新的所属簇
        cluster = np.argmin(dis, axis=1)
        onehot = np.zeros(n_samples * k, dtype=np.float32)
        onehot[cluster + np.arange(n_samples) * k] = 1.
        onehot = np.reshape(onehot, (n_samples, k))
        # 以矩阵相乘的形式均值化簇中心
        # (n_samples, k)^T * (n_samples, n_features) = (k, n_features)
        new_center = np.matmul(np.transpose(onehot, (1, 0)), data)
        new_center = new_center / np.expand_dims(np.sum(onehot, axis=0), axis=1)
        center = new_center
        i += 1
    return cluster, center

STEP4：可视化

def scatter_cluster(data, cluster, center):
    if data.shape[1] != 2:
        raise ValueError('Only can scatter 2d data!')
    # 画样本点
    plt.scatter(data[:, 0], data[:, 1], c=cluster, alpha=0.8)
    mark = ['*r', '*b', '*g', '*k', '^b', '+b', 'sb', 'db', '<b', 'pb']
    # 画质心点
    for i in range(center.shape[0]):
        plt.plot(center[i, 0], center[i, 1], mark[i], markersize=20)
    plt.show()

STEP5：训练

n_samples = 500
n_features = 2
k = 3
data = np.random.randn(n_samples, n_features)
cluster, center = k_means(data, k)
scatter_cluster(data, cluster, center)

STEP6：输出结果