1.K-Means定義：

K-Means是一種無監(jiān)督的基于距離的聚類算法，簡單來說，就是將無標(biāo)簽的樣本劃分為k個(gè)簇（or類）。它以樣本間的距離作為相似性的度量指標(biāo)，常用的距離有曼哈頓距離、歐幾里得距離和閔可夫斯基距離。兩個(gè)樣本點(diǎn)的距離越近，其相似度就越高；距離越遠(yuǎn)，相似度越低。
目的是，實(shí)現(xiàn)簇內(nèi)的距離盡量小（緊湊），而簇間的距離盡可能大（分開）。 我們使用誤差平方和SSE作為聚類質(zhì)量的目標(biāo)函數(shù)，該值越小表明樣本簇內(nèi)較緊密。

1.1關(guān)鍵問題：

• （1）k值的選擇（法一：根據(jù)經(jīng)驗(yàn)；法二：借助交叉驗(yàn)證選。評價(jià)k值的好壞，有手肘法（以簇內(nèi)誤差平方和SSE作為度量聚類質(zhì)量的目標(biāo)函數(shù)，以誤差平方和較小的作為最終聚類結(jié)果，通過作圖，快速辨認(rèn)變化較大對應(yīng)的k值，參考劉順祥kmeans實(shí)操內(nèi)容）、輪廓系數(shù)Silhouette Coefficient（from sklearn.metrics import silhouette_score 可計(jì)算，結(jié)果在[-1,1]之間,越大代表內(nèi)聚度和分離度相對較好）和Calinski-Harabasz Index（在sklearn中，有metrics.calinski_harabaz_score，分?jǐn)?shù)越高越好）。
  
• （2）k個(gè)質(zhì)心的選擇方式 （質(zhì)心之間最好不要太近）

1.2例子講解：
借助下圖，講解最簡單的2個(gè)分類問題：

（a）給出的樣本數(shù)據(jù)
（b）隨機(jī)選取2個(gè)樣本點(diǎn)作為質(zhì)心，一個(gè)紅色a1，一個(gè)藍(lán)色b1（選取的樣本可以不在原始樣本中）
（c）計(jì)算所有樣本到這兩個(gè)質(zhì)心的距離，and then 將樣本劃分到兩個(gè)距離中距離較小的那一類中。于是，樣本分成了紅藍(lán)兩派。
（d）對c圖中的紅藍(lán)兩派，找出對應(yīng)簇的新的質(zhì)心:a2、b2，并標(biāo)記其位置。
（e）重新計(jì)算所有樣本到質(zhì)心：a2、b2的距離，and then 將樣本劃分到兩個(gè)距離中距離較小的那一類中。于是，樣本被重新劃分成了兩類。
（f）重復(fù)d、e步，直到質(zhì)心的位置不再變化。

2.python操作：

在sklearn中，一般用sklearn.cluster.KMeans解決問題。
針對數(shù)據(jù)量非常大的情況，如樣本量>10萬，特征數(shù)量>100。這時(shí)就要用Mini Batch K-Means解決問題。它抽取原始樣本中的部分樣本作為新的樣本集來聚類，這樣會降低聚類的精確度（這一般在可接受范圍內(nèi)），但是減少了計(jì)算的時(shí)間。

python官方文檔：

• sklearn.cluster.KMeans：
  https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.cluster.KMeans.html#sklearn.cluster.KMeans
  
• sklearn.cluster.MiniBatchKMeans：
  https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.cluster.MiniBatchKMeans.html

2.1 KMeans類

sklearn中的KMeans算法僅支持歐式距離，因?yàn)槠渌嚯x不能保證算法的收斂性。

class sklearn.cluster.KMeans(n_clusters=8, init=’k-means++’, n_init=10, max_iter=300, tol=0.0001, precompute_distances=’auto’, verbose=0, random_state=None, copy_x=True, n_jobs=None, algorithm=’auto’)

• （1）n_clusters :聚類個(gè)數(shù)k，默認(rèn)為8.
  
• （2）init :{‘k-means++’, ‘random’ or an ndarray} ，質(zhì)心的選擇方式, 默認(rèn)為‘k-means++’.
  ‘random’:隨機(jī)選取k個(gè)質(zhì)心.
  ‘k-means++’ :普通版KMeans的優(yōu)化版，隨機(jī)選取一個(gè)質(zhì)心后，計(jì)算所有樣本到質(zhì)心1的距離，然后根據(jù)距離選取新的質(zhì)心2，接著計(jì)算樣本到最近質(zhì)心的距離，再選出質(zhì)心3，重復(fù)計(jì)算距離，直至找到k個(gè)質(zhì)心為止。是對隨機(jī)選取的一個(gè)優(yōu)化版。
• （3）n_init :int,默認(rèn)為10.
  設(shè)置重復(fù)該算法次數(shù)m，每次選取不一樣的質(zhì)心，然后選取這m個(gè)結(jié)果的最優(yōu)output。
• （4）max_iter :int, default: 300
  單次運(yùn)行的k-means算法的最大迭代次數(shù)
• （5）random_state :設(shè)置數(shù)據(jù)復(fù)現(xiàn)的參數(shù)
• （6）algorithm :有三種參數(shù)設(shè)置，“auto”, “full” or “elkan”,默認(rèn)是”auto”.
  最基礎(chǔ)的KMeans用“full”，而“elkan”利用三角不等式（兩邊之和大于第三邊、兩邊之差小于第三邊）減少距離的計(jì)算，加快算法的迭代速度，是對基本版KMeans的優(yōu)化,但它不適用于稀疏數(shù)據(jù). 對于稠密數(shù)據(jù)，“auto” 會選用“elkan” ，對于稀疏數(shù)據(jù)，會用 “full”.

對應(yīng)Attributes:

• （1）cluster_centers_ : 輸出聚類的質(zhì)心
  
• （2）labels_ :輸出樣本聚類后所屬的類別
  
• （3）inertia_ : 浮點(diǎn)型，輸出簇內(nèi)離差平方和
  
• （4）n_iter_ : 整數(shù)，輸出運(yùn)行的迭代次數(shù)

先用make_blobs產(chǎn)生聚類數(shù)據(jù)，再用KMeans進(jìn)行分類

from sklearn.datasets import make_blobs #產(chǎn)生聚類數(shù)據(jù) #5000個(gè)樣本，每個(gè)樣本有兩個(gè)特征，質(zhì)心為centers所給出,此例中有4個(gè)質(zhì)心，每個(gè)類的方差由cluster_std給出，random_state為數(shù)據(jù)復(fù)現(xiàn)用 x, y = make_blobs(n_samples=3000, n_features=2, centers=[[-1,-1], [0,0], [1,1], [2,2]], cluster_std=[0.4, 0.7, 0.2, 0.2], random_state =2019) #作圖看原始數(shù)據(jù) import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline plt.scatter(x[:, 0],x[:,1]) <matplotlib.collections.PathCollection at 0xc431eefc18>

令k=2、3、4，然后評估每個(gè)k值的好壞

from sklearn.cluster import KMeans y_1 = KMeans(n_clusters=2, random_state=2020).fit_predict(x) plt.scatter(x[:, 0], x[:, 1],c=y_1) from sklearn import metrics metrics.calinski_harabaz_score(x,y_1) 8255.3432347343351

y_2 = KMeans(n_clusters=3, random_state=2020).fit_predict(x) plt.scatter(x[:, 0], x[:, 1],c=y_2) metrics.calinski_harabaz_score(x,y_2) 9071.2281163994103

y_3 = KMeans(n_clusters=4, random_state=2020).fit_predict(x) plt.scatter(x[:, 0], x[:, 1],c=y_3) metrics.calinski_harabaz_score(x,y_3) 9151.6774896842526

隨著k的遞增，Calinski-Harabaz Index的分?jǐn)?shù)也越來越高。分類成4個(gè)簇的分類效果最好。

也可以利用簇內(nèi)誤差平方和來選擇最佳K值：

SSE = [] for i in range(1,11): #k取1-10，計(jì)算簇內(nèi)誤差平方和km = KMeans(n_clusters=i, random_state=2019)km.fit(x)SSE.append(km.inertia_) plt.plot(range(1,11), SSE, marker='v') plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #用來正常顯示中文標(biāo)簽 plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False #用來正常顯示負(fù)號 plt.xlabel('k值', size=15) plt.ylabel('簇內(nèi)誤差平方和SSE', size=15) <matplotlib.text.Text at 0xb6d86b1c88>

2.2 MiniBatchKMeans類

class sklearn.cluster.MiniBatchKMeans(n_clusters=8, init=’k-means++’, max_iter=100, batch_size=100, verbose=0, compute_labels=True, random_state=None, tol=0.0, max_no_improvement=10, init_size=None, n_init=3, reassignment_ratio=0.01)

• （1）n_init：用不同的初始化質(zhì)心運(yùn)行算法的次數(shù)。每次用不一樣的采樣數(shù)據(jù)集來跑不同的初始化質(zhì)心運(yùn)行算法，與KMeans類有所區(qū)別。
• （2）batch_size：指定采集樣本的大小，默認(rèn)是100.如果數(shù)據(jù)集的類別較多或者噪音點(diǎn)較多，需要增加這個(gè)值以達(dá)到較好的聚類效果。
  
• （3）init_size: 用來做質(zhì)心初始值候選的樣本個(gè)數(shù)，默認(rèn)是batch_size的3倍，一般用默認(rèn)值就可以了。
  
• （4）reassignment_ratio: 某個(gè)類別質(zhì)心被重新賦值的最大次數(shù)比例，這個(gè)和max_iter一樣是為了控制算法運(yùn)行時(shí)間的。這個(gè)比例是占樣本總數(shù)的比例，乘以樣本總數(shù)就得到了每個(gè)類別質(zhì)心可以重新賦值的次數(shù)。如果取值較高的話算法收斂時(shí)間可能會增加，尤其是那些暫時(shí)擁有樣本數(shù)較少的質(zhì)心。默認(rèn)是0.01。如果數(shù)據(jù)量不是超大的話，比如1w以下，建議使用默認(rèn)值。如果數(shù)據(jù)量超過1w，類別又比較多，可能需要適當(dāng)減少這個(gè)比例值。具體要根據(jù)訓(xùn)練集來決定。
• （5）max_no_improvement：即連續(xù)多少個(gè)Mini Batch沒有改善聚類效果的話，就停止算法， 和reassignment_ratio， max_iter一樣是為了控制算法運(yùn)行時(shí)間的。默認(rèn)是10。

from sklearn.cluster import MiniBatchKMeans y_m1 = MiniBatchKMeans(n_clusters=2, batch_size=300, random_state=2019).fit_predict(x) plt.scatter(x[:,0], x[:,1], c=y_m1) print("當(dāng)k=2時(shí)：",metrics.calinski_harabaz_score(x,y_m1)) 當(dāng)k=2時(shí)： 8254.39452154

y_m2 = MiniBatchKMeans(n_clusters=3, batch_size=300, random_state=2019).fit_predict(x) plt.scatter(x[:,0], x[:,1], c=y_m2) print("當(dāng)k=3時(shí)：",metrics.calinski_harabaz_score(x,y_m2)) 當(dāng)k=3時(shí)： 9070.83967062

y_m3 = MiniBatchKMeans(n_clusters=4, batch_size=300, random_state=2019).fit_predict(x) plt.scatter(x[:,0], x[:,1], c=y_m3) print("當(dāng)k=4時(shí)：",metrics.calinski_harabaz_score(x,y_m3)) 當(dāng)k=4時(shí)： 9122.03629824

y_m4 = MiniBatchKMeans(n_clusters=5, batch_size=300, random_state=2019).fit_predict(x) plt.scatter(x[:,0], x[:,1], c=y_m4) print("當(dāng)k=5時(shí)：",metrics.calinski_harabaz_score(x,y_m4)) 當(dāng)k=5時(shí)： 9091.0670116

可以看到當(dāng)抽取300個(gè)樣本數(shù)據(jù)出來做KMeans時(shí)，k從1—>4增大時(shí)，calinski_harabaz_score逐漸遞增。當(dāng)k=4時(shí)，聚類效果最好，calinski_harabaz_score為9122。當(dāng)k增大為5時(shí)，看到評分的下降，說明聚類為4類時(shí)最好。
抽樣與不抽樣的比較：用原始的3000個(gè)樣本數(shù)據(jù)時(shí)，當(dāng)k=4時(shí)，calinski_harabaz_score為9151，大于抽樣時(shí)劃分4類時(shí)對應(yīng)的評分：9122。可見在用小樣本時(shí)，精確度有所下降，但是最后聚類效果還是可以的。

3.KMeans的優(yōu)缺點(diǎn)：

1.算法原理比較簡單，可解釋性強(qiáng)，對凸數(shù)據(jù)的收斂較快。
2.較適用于樣本集為團(tuán)簇密集狀的，而對條狀、環(huán)狀等非團(tuán)簇狀的樣本，聚類效果較一般。
3.對事先給定的k值、初始質(zhì)心的選擇比較敏感，不同的選擇可能導(dǎo)致結(jié)果差異較大。
4.最后的結(jié)果為局部最優(yōu)，而不是全局最優(yōu)。
5.對噪點(diǎn)、異常點(diǎn)較敏感。

在實(shí)際操作中，注意：
（1）模型的輸入數(shù)據(jù)必須為數(shù)值型數(shù)據(jù)，如果是離散型，一定要做啞變量處理。
（2）此算法是基于距離運(yùn)算的，為防止量綱帶來的影響，需要將數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理（零-均值規(guī)范）
（3）最終聚類分析算法的評價(jià)，可用RI評價(jià)法（蘭德指數(shù)）、F評價(jià)法、誤差平方和、輪廓系數(shù)（Silhouette）、calinski-harabaz Index等，參考https://www.cnblogs.com/niniya/p/8784947.html。

轉(zhuǎn)載于:https://www.cnblogs.com/wyy1480/p/10353342.html

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的聚类算法：K-Means的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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