k-means算法Python实现--机器学习ML

k-means algorithm

一些概念

partial clustering:每一簇的数据不重叠，至少一簇一个数据;

hieraichical clustering:通过构建层次结构来确定聚类分配;

density-based clustering:根据密度分配，在被低密度区域分隔的高密度数据点的地方分配集群;

import packages

import matplotlib.pyplot as plt
from kneed import KneeLocator
from sklearn.datasets import make_blobs
from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn.metrics import silhouette_score
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

generate data

features,true_labels = make_blobs(n_samples = 200,
                                  centers = 3,
                                  cluster_std = 2.75,
                                  random_state = 42)

功能：生成各向同性的高斯斑点以进行聚类(产生数据集和相应的标签)

参数：

• n_samples-int(在簇之间平均分配的点总数)或数组(每个元素表示每个簇的样本数)
• n_features-int,每个样本的特征数量
• centers-要生成的中心数或者固定的中心位置，如果n_samples是一个int且center为None，则生成3个中心；如果n_samples是数组，则中心必须为None或者长度等于n_samples长度的数组
• cluster_std-浮点数或浮点数序列，聚类的标准偏差
• center_box-一对浮点数，随机生成中心时每个聚类中心的边界框
• shuffle-样本洗牌
• random_state-用于创建数据集的随机数生成

返回值

• 形状为[n_samples，n_features]的X数组
• 形状为[n_samples]的y数组

standarization

目的

• 对数据进行标准化处理，可以加快梯度下降求最优解的速度，还有可能提高精度(防止结果被过大的特征值主导)

方法

• zero-mean normalized: X = ( x − μ ) s i g m a X=(x-\mu)^{sigma} X=(x−μ)sigma,通常用于一些通过距离得出相似度的聚类算法中
• min-max normalized: ( x − X m i n ) / ( x − X m a x ) (x-X_{min})/(x-X_{max}) (x−Xmin​)/(x−Xmax​),线性的归一化手段，特点是不会对数据分布产生影响，在图像处理上常用
• non-linear normalized:包括log，exp，arctan，sigmoid等
• length-one normalized: x = x ∥ x ∥ x=\frac{x}{\left\|x\right\|} x=∥x∥x​,把特征转为单位向量的形式，可以剔除特征的强度影响，用在不考虑向量大小而考虑向量方向的问题中，如文本情感的分类

scaler = StandardScaler()
scaled_features = scaler.fit_transform(features)

clustering

参数

• n_clusters:聚类中心数量
• max_iter:最大迭代次数
• tol:容忍度最小误差，误差小于tol就会退出迭代
• n_init:随机运行的次数，最终的结果将是最好的一个聚类结果
• init:聚类中心的初始化方案，有{‘k-means++’,‘random’,an ndarray},ndarray则矩阵的每一行作为聚类中心
• algorithm:可选的距离计算算法{‘auto’,‘full’,‘elkan’}
• precompute_distances : 是否将数据全部放入内存计算，可选{‘auto’, True, False}，开启时速度更快但是更耗内存
• random_state : 用于随机产生中心的随机序列
• verbose : 是否输出详细信息，默认为0，bush
• copy_x : 是否直接在原矩阵上进行计算。默认为True，会copy一份进行计算。

kmeans = KMeans(
        init = 'random',
        n_clusters = 3,
        max_iter = 300,
        random_state = 42
)

对数据执行kmeans算法

kmeans.fit(scaled_features)

KMeans(algorithm='auto', copy_x=True, init='random', max_iter=300, n_clusters=3,
       n_init=10, n_jobs=None, precompute_distances='auto', random_state=42,
       tol=0.0001, verbose=0)

lowest SSE

kmeans.inertia_

74.57960106819854

final locations of the centroid

kmeans.cluster_centers_

array([[-0.25813925,  1.05589975],
       [-0.91941183, -1.18551732],
       [ 1.19539276,  0.13158148]])

choose the appropriate number of clusters

elbow method

kmeans_kwargs = {
    'init':'random',
    'n_init':10,
    'max_iter':300,
    'random_state':42,
}
sse = []
for k in range(1,11):
    kmeans = KMeans(n_clusters = k,**kmeans_kwargs)
    kmeans.fit(scaled_features)
    sse.append(kmeans.inertia_)

 plt.style.use("fivethirtyeight")
 plt.plot(range(1, 11), sse)
 plt.xticks(range(1, 11))
 plt.xlabel("Number of Clusters")
 plt.ylabel("SSE")
 plt.show()

• 发现sse的大小随着聚类数量的增加在逐渐减小
• 使用函数来找到‘肘点’

kl = KneeLocator(
    range(1,11),sse,
    curve = 'convex',direction = 'decreasing'
)
kl.elbow

3

silhouette coefficient

• 是一个对集群内聚和分离的量度，基于两个参数：
  • 数据点与集群内其他点的距离有多近
  • 数据点与其他集群内的点的距离有多远
• 越大表示数据点更接近于他们的集群而不是其他集群

silhouette_coefficients = []

for k in range(2,11):
    kmeans = KMeans(n_clusters = k,**kmeans_kwargs)
    kmeans.fit(scaled_features)
    score = silhouette_score(scaled_features,kmeans.labels_)
    silhouette_coefficients.append(score)
                    

plt.style.use("fivethirtyeight")
plt.plot(range(2, 11), silhouette_coefficients)
plt.xticks(range(2, 11))
plt.xlabel("Number of Clusters")
plt.ylabel("Silhouette Coefficient")
plt.show()

evaluating

When comparing k-means against a density-based approach on nonspherical clusters, the results from the elbow method and silhouette coefficient rarely match human intuition

from sklearn.cluster import DBSCAN
from sklearn.datasets import make_moons
from sklearn.metrics import adjusted_rand_score

features,true_labels = make_moons(
        n_samples = 250,noise = 0.05,random_state = 42
)
scaled_features = scaler.fit_transform(features)

make_moons函数

功能：用于生成数据集和对应的标签

参数：

• n_samples:总共生成的点数
• noise:加在数据上的高斯白噪声的标准差
• random_state:随机数生成

assess the performance of k-means && DBSCAN

DBSCAN聚类算法

• 参数
  • eps: ϵ \epsilon ϵ-邻域的距离阈值
  • min_samples:样本点要成为核心对象所需要的 ϵ \epsilon ϵ-邻域的样本数阈值
  • metric:使用的距离度量方法
  • algorithm:最近邻搜索算法参数，有蛮力实现(brute)、KD树实现(kd_tree)、球树实现(ball_tree)三种
  • leaf_size:为使用KD树或者球树的时候停止建子树的叶子节点数量的阈值
  • p:最近距离度量参数，p=1为曼哈顿距离，p=2为欧氏距离
• 基于密度的噪声空间聚类算法：主要是将特征空间中足够密集的点划分为同一个簇，簇的形状任意，且数据点中有噪声点的话，不会将这些点划分给某个簇

DBSCAN v s vs vs kmeans

kmeans聚类算法的缺点

• 对簇的数量k的选择困难

• Kmeans 算法会把所有的数据点都进行分类，但是很多情况下，会有一些离群点，这些点应该被剔除的，但是 Kmeans 算法还是会把它们归为某一类

• kmeans主要适用于球形分布的数据，对其他分布的数据分类可能不好

DBSCAN的优点

• 不需要指定簇的个数

• 可用于各种形状复杂的数据集

• 可以识别出不属于任何簇的离群点，非常适合用来检测离群点

DBSCAN的缺点

• 运行速度 O ( m 2 ) O(m^2) O(m2)比kmeans O ( m ) O(m) O(m)慢

• eps和min_samples两个参数需要进行多次尝试

• 对于不同密度的簇，两个算法效果可能都不是很好

其他区别

• DBSCAN多次运行产生相同的结果，而kmeans通常使用随机初始化质心，不会产生相同的结果

• kmeans会发现不是明显分离的簇，即使簇有重叠也可以发现；DBSCAN会合并有重叠的簇

• kmeans可用于稀疏的高维数据，如文档数据，而DBSCAN不能很好处理

kmeans = KMeans(n_clusters = 2)
dbscan = DBSCAN(eps = 0.3)

#fit the algorithm to the features
kmeans.fit(scaled_features)