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不足 20 行 Python 代碼，高效實現 k-means 均值聚類算法-1.jpg (143.81 KB, 下載次數: 0)

2020-9-12 13:13 上傳

不足 20 行 Python 代碼，高效實現 k-means 均值聚類算法-2.jpg (38.58 KB, 下載次數: 0)

2020-9-12 13:13 上傳

作者 | 許文武

責編 | 郭芮

出品 | CSDN 博客

scikti-learn 將機器學習分為4個領域，分別是分類(classification)、聚類(clustering)、回歸(regression)和降維(dimensionality reduction)。k-means均值算法雖然是聚類算法中比較簡單的一種，卻包含了豐富的思想內容，非常適合作為初學者的入門習題。

不足 20 行 Python 代碼，高效實現 k-means 均值聚類算法-3.jpg (56.77 KB, 下載次數: 0)

2020-9-12 13:13 上傳

關于 k-means 均值聚類算法的原理介紹、實現代碼，網上有很多，但運行效率似乎都有點問題。今天稍微有點空閑，寫了一個不足20行的 k-means 均值聚類算法，1萬個樣本平均耗時20毫秒(10次均值)。同樣的數據樣本，網上流行的算法平均耗時3000毫秒(10次均值)。差距竟然達百倍以上，令我深感意外，不由得再次向 numpy 獻上膝蓋！

以下是我的代碼，包含注釋、空行總共26行，有效代碼16行。

1import numpy as np

2

3def kmeans_xufive(ds, k):

4 """k-means聚類算法

5

6 k - 指定分簇數量

7 ds - ndarray(m, n)，m個樣本的數據集，每個樣本n個屬性值

8 """

9

10 m, n = ds.shape # m：樣本數量，n：每個樣本的屬性值個數

11 result = np.empty(m, dtype=np.int) # m個樣本的聚類結果

12 cores = np.empty((k, n)) # k個質心

13 cores = ds[np.random.choice(np.arange(m), k, replace=False)] # 從m個數據樣本中不重復地隨機選擇k個樣本作為質心

14

15 while True: # 迭代計算

16 d = np.square(np.repeat(ds, k, axis=0).reshape(m, k, n) - cores)

17 distance = np.sqrt(np.sum(d, axis=2)) # ndarray(m, k)，每個樣本距離k個質心的距離，共有m行

18 index_min = np.argmin(distance, axis=1) # 每個樣本距離最近的質心索引序號

19

20 if (index_min == result).all: # 如果樣本聚類沒有改變

21 return result, cores # 則返回聚類結果和質心數據

22

23 result[:] = index_min # 重新分類

24 for i in range(k): # 遍歷質心集

25 items = ds[result==i] # 找出對應當前質心的子樣本集

26 cores= np.mean(items, axis=0) # 以子樣本集的均值作為當前質心的位置

這是網上比較流行的 k-means 均值聚類算法代碼，包含注釋、空行總共57行，有效代碼37行。

1import numpy as np

2

3# 加載數據

4def loadDataSet(fileName):

5 data = np.loadtxt(fileName,delimiter='\t')

6 return data

7

8# 歐氏距離計算

9 def distEclud(x,y):

10 return np.sqrt(np.sum((x-y)**2)) # 計算歐氏距離

11

12# 為給定數據集構建一個包含K個隨機質心的集合

13 def randCent(dataSet,k):

14 m,n = dataSet.shape

15 centroids = np.zeros((k,n))

16 for i in range(k):

17 index = int(np.random.uniform(0,m)) #

18 centroids[i,:] = dataSet[index,:]

19 return centroids

20

21# k均值聚類

22def kmeans_open(dataSet,k):

23

24 m = np.shape(dataSet)[0] #行的數目

25 # 第一列存樣本屬于哪一簇

26 # 第二列存樣本的到簇的中心點的誤差

27 clusterAssment = np.mat(np.zeros((m,2)))

28 clusterChange = True

29

30 # 第1步 初始化centroids

31 centroids = randCent(dataSet,k)

32 while clusterChange:

33 clusterChange = False

34

35 # 遍歷所有的樣本(行數)

36 for i in range(m):

37 minDist = 100000.0

38 minIndex = -1

39

40 # 遍歷所有的質心

41 #第2步 找出最近的質心

42 for j in range(k):

43 # 計算該樣本到質心的歐式距離

44 distance = distEclud(centroids[j,:],dataSet[i,:])

45 if distance < minDist:

46 minDist = distance

47 minIndex = j

48 # 第 3 步：更新每一行樣本所屬的簇

49 if clusterAssment[i,0] != minIndex:

50 clusterChange = True

51 clusterAssment[i,:] = minIndex,minDist**2

52 #第 4 步：更新質心

53 for j in range(k):

54 pointsInCluster = dataSet[np.nonzero(clusterAssment[:,0].A == j)[0]] # 獲取簇類所有的點

55 centroids[j,:] = np.mean(pointsInCluster,axis=0) # 對矩陣的行求均值

56

57 return clusterAssment.A[:,0], centroids

函數create_data_set，用于生成測試數據。可變參數 cores 是多個三元組，每一個三元組分別是質心的x坐標、y坐標和對應該質心的數據點的數量。

1def create_data_set(*cores):

2 """生成k-means聚類測試用數據集"""

3

4 ds = list

5 for x0, y0, z0 in cores:

6 x = np.random.normal(x0, 0.1+np.random.random/3, z0)

7 y = np.random.normal(y0, 0.1+np.random.random/3, z0)

8 ds.append(np.stack((x,y), axis=1))

9

10 return np.vstack(ds)

測試代碼如下：

1import time

2import matplotlib.pyplot as plt

3

4k = 4

5ds = create_data_set((0,0,2500), (0,2,2500), (2,0,2500), (2,2,2500))

6

7t0 = time.time

8result, cores = kmeans_xufive(ds, k)

9t = time.time - t0

10

11plt.scatter(ds[:,0], ds[:,1], s=1, c=result.astype(np.int))

12plt.scatter(cores[:,0], cores[:,1], marker='x', c=np.arange(k))

13plt.show

14

15print(u'使用kmeans_xufive算法，1萬個樣本點，耗時%f0.3秒'%t)

16

17t0 = time.time

18result, cores = kmeans_open(ds, k)

19t = time.time - t0

20

21plt.scatter(ds[:,0], ds[:,1], s=1, c=result.astype(np.int))

22plt.scatter(cores[:,0], cores[:,1], marker='x', c=np.arange(k))

23plt.show

24

25print(u'使用kmeans_open算法，1萬個樣本點，耗時%f0.3秒'%t)

測試結果如下：

1PS D:\XufiveGit\CSDN\code> py -3 .\k-means.py

2使用kmeans_xufive算法，1萬個樣本點，耗時0.0156550.3秒

3使用kmeans_open算法，1萬個樣本點，耗時3.9990890.3秒

效果如下：

不足 20 行 Python 代碼，高效實現 k-means 均值聚類算法-4.jpg (51.54 KB, 下載次數: 0)

2020-9-12 13:13 上傳

作者：許文武，博客昵稱「天元浪子」，本文首發于作者CSDN博客https://blog.csdn.net/xufive/article/details/101448969。

不足 20 行 Python 代碼，高效實現 k-means 均值聚類算法-5.jpg (52.31 KB, 下載次數: 0)

2020-9-12 13:13 上傳

【END】

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的聚类 python 代码_不足 20 行 Python 代码，高效实现 k-means 均值聚类算法的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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