K均值算法（K-means）聚类
【关键词】K个种子，均值
一、K-means算法原理
聚类的概念：一种无监督的学习，事先不知道类别，自动将相似的对象归到同一个簇中。
K-Means算法是一种聚类分析（cluster analysis）的算法，其主要是来计算数据聚集的算法，主要通过不断地取离种子点最近均值的算法。
K-Means算法主要解决的问题如下图所示。我们可以看到，在图的左边有一些点，我们用肉眼可以看出来有四个点群，但是我们怎么通过计算机程序找出这几个点群来呢？于是就出现了我们的K-Means算法
这个算法其实很简单，如下图所示：
从上图中，我们可以看到，A，B，C，D，E是五个在图中点。而灰色的点是我们的种子点，也就是我们用来找点群的点。有两个种子点，所以K=2。
然后，K-Means的算法如下：
- 随机在图中取K（这里K=2）个种子点。
- 然后对图中的所有点求到这K个种子点的距离，假如点Pi离种子点Si最近，那么Pi属于Si点群。（上图中，我们可以看到A，B属于上面的种子点，C，D，E属于下面中部的种子点）
- 接下来，我们要移动种子点到属于他的“点群”的中心。（见图上的第三步）
- 然后重复第2）和第3）步，直到，种子点没有移动（我们可以看到图中的第四步上面的种子点聚合了A，B，C，下面的种子点聚合了D，E）。
这个算法很简单，重点说一下“求点群中心的算法”：欧氏距离（Euclidean Distance）：差的平方和的平方根
K-Means主要最重大的缺陷——都和初始值有关：
K是事先给定的，这个K值的选定是非常难以估计的。很多时候，事先并不知道给定的数据集应该分成多少个类别才最合适。（ISODATA算法通过类的自动合并和分裂，得到较为合理的类型数目K）
K-Means算法需要用初始随机种子点来搞，这个随机种子点太重要，不同的随机种子点会有得到完全不同的结果。（K-Means++算法可以用来解决这个问题，其可以有效地选择初始点）
总结：K-Means算法步骤：
- 从数据中选择k个对象作为初始聚类中心;
- 计算每个聚类对象到聚类中心的距离来划分；
- 再次计算每个聚类中心
- 计算标准测度函数，直到达到最大迭代次数，则停止，否则，继续操作。
- 确定最优的聚类中心
K-Means算法应用
看到这里，你会说，K-Means算法看来很简单，而且好像就是在玩坐标点，没什么真实用处。而且，这个算法缺陷很多，还不如人工呢。是的，前面的例子只是玩二维坐标点，的确没什么意思。但是你想一下下面的几个问题：
1）如果不是二维的，是多维的，如5维的，那么，就只能用计算机来计算了。
2）二维坐标点的X，Y 坐标，其实是一种向量，是一种数学抽象。现实世界中很多属性是可以抽象成向量的，比如，我们的年龄，我们的喜好，我们的商品，等等，能抽象成向量的目的就是可以让计算机知道某两个属性间的距离。如：我们认为，18岁的人离24岁的人的距离要比离12岁的距离要近，鞋子这个商品离衣服这个商品的距离要比电脑要近，等等。
二、实战
重要参数：
- n_clusters：聚类的个数
重要属性：
- cluster*centers* : [n_clusters, n_features]的数组，表示聚类中心点的坐标
- labels_ : 每个样本点的标签
1、聚类实例
导包，使用make_blobs生成随机点cluster_std
from sklearn.datasets import make_blobs
from sklearn.cluster import KMeans
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
获取数据
#获取数据
#centers=3 默认值，生成3个聚类点集
X,y = make_blobs()
plt.scatter(X[:,0],X[:,1],c=y)
训练模型
#选取3个种子
kmeans = KMeans(n_clusters=3)
# 无监督学习：estimator.fit(X)
# 监督学习：estimator.fit(X,y)
kmeans.fit(X)
显示聚类中心
#查看聚类中心坐标点
cluster_centers_ = kmeans.cluster_centers_
cluster_centers_
#显示聚类中心
plt.scatter(X[:,0],X[:,1],c=y)
plt.scatter(cluster_centers_[:,0],cluster_centers_[:,1],
s=300,alpha=0.4,c='r')
预测
#预测
y_ = kmeans.predict(X)
plt.scatter(X[:,0],X[:,1],c = y_)
2、亚洲足球队分类
导包
from sklearn.cluster import KMeans
#导入3D图像包
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
读取数据
#读取数据
football = pd.read_csv('./AsiaZoo.txt',header=None)
football
修改列索引
#修改列索引
columns = {0:'国家',1:'2006世界杯',2:'2010世界杯',3:'2007亚洲杯'}
football.rename(columns=columns,inplace=True)
训练模型
#特征数据
X = football.iloc[:,1:]
#3个聚类中心
kmeans = KMeans(3)
#训练模型
kmeans.fit(X)
#预测
y_ = kmeans.predict(X)
y_
#输出分类结果
for i in range(3):
print('--------第%d类--------'%(3-i))
index = np.argwhere(y_ == i).reshape(-1)
print(football['国家'][index].values)
绘制3D图像
fig = plt.figure(figsize=(8,8))
axes3D = Axes3D(fig)
axes3D.scatter(X['2006世界杯'],X['2010世界杯'],X['2007亚洲杯'],
c = y_)
#设置坐标轴标签 字体为宋体 大小为30
axes3D.set_xlabel('2006世界杯',fontproperties = 'FangSong',
size = 30)
axes3D.set_ylabel('2010世界杯',fontproperties = 'FangSong',
size = 30)
axes3D.set_zlabel('2007亚洲杯',fontproperties = 'FangSong',
size = 30)
三、图片压缩
导包
from sklearn.cluster import KMeans
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
#绘图时可以显示中文
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False
获取数据
bird = plt.imread('./img/bird_small.png')
plt.imshow(bird)
这张图片大小是128*128像素，有16384个(红,蓝,绿)组成的像素值。
#特征数据
X = bird.reshape(-1,3)
#三维图像变形成二维
df = pd.DataFrame(X)
#查看没有重复的像素值有多少
df.drop_duplicates().shape
说明原图颜色种类有13930种。
训练模型
#取16个聚类中心，相当于取16种颜色
kmeans = KMeans(16)
kmeans.fit(X)
#对原图像像素进行分类，分成16类
y_ = kmeans.predict(X)
预测后的数据有16384个像素值，颜色种类只有16种，相比原来的图片减少了13930 - 16 = 13914，所以图片相当于压缩了。
绘制压缩后的图片
#获取聚类像素值(即颜色种类)
cluster_centers_ = kmeans.cluster_centers_
cluster_centers_.shape
#把分类后的颜色种类取出16384个，组成一幅新的图片
bird_cluster = cluster_centers_[y_]
bird_cluster.shape
plt.figure(figsize=(3,1*2))
axes = plt.subplot(1,2,1)
axes.imshow(bird.reshape(128,128,3))
axes.set_title('压缩前')
axes.axis('off')
axes = plt.subplot(1,2,2)
axes.imshow(bird_cluster.reshape(128,128,3))
axes.set_title('压缩后')
axes.axis('off')
压缩后的图片和压缩前的图片相似度还是挺高的。
