PYTHON实现K-means聚类算法

发表于:2019-2-11 08:50  作者:咖啡猫   来源:51Testing软件测试网原创

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  题记:最近有幸参与了一个机器学习的项目,我的主要工作是帮助进行数据预处理,期间用Python实现了K-means聚类算法,感觉收获很多特此记录下来和大伙儿分享。
  一、机器学习项目的主要流程
  机器学习项目的主要流程有五步:
  1.数据提取
  2.数据清洗
  3.特征工程
  4.训练模型
  5.验证模型并优化
  之前讲到的PYTHON爬虫可以算是第一步数据提取里面的内容,数据提取的作用就是想方设法获取源数据。获得源数据后,由于源数据里可能包含很多的脏数据,比如房屋面积是零、年龄是负数等等情况,所以需要对源数据进行清洗,使数据变得更加整齐有效。然后开始提取数据信息,也就是我们说的特征工程。特征工程是提升模型强度的关键因素,特征选取的越好,模型效果就越好。然后训练模型,就是找出特征x和标签y之间的函数关系式。最后验证这个函数关系式的效果好不好,并进行优化。
  二、聚类算法简介
  我这次所做的工作就是第二步数据清洗。需求是这样的:需要将二维坐标系上的点集按距离远近分类,距离近的分成一组。以方便后续算法工程师对各个分组进行特征的提取工作。
  为实现目标,常采用的就是K-means聚类算法。K-means聚类算法的思路如下:
  1.选择分类数K,也就是我们希望把数据分成K组。一般根据经验来选取,比如衣服就分成S M L三类,或者根据聚类结果和K的函数式,选择让结果最好的那个K值。
  2.随机选择每类数据的中心点。中心点的选择对结果影响也很大,如果选取不好就会找到局部最小值,这里一般有两种处理方法:一是多次取平均值,二是采用改进算法。
  3.计算数据集中所有点到各个中心点的距离,它们离哪个中心点最近,就把它们划分到哪一类里面去。
  4.在每一类中通过求平均值的方法寻找新的中心点
  5.循环执行3、4步,直到分类结果收敛为止。(即分类结果不变为止)
  三、源数据格式
  源数据是一个存放在e盘下的txt文档,其中每一行数据代表点的横坐标和纵坐标,横坐标和纵坐标之间用TAB键分隔,文档有多少行就代表有多个点。如下:
  四、Python代码实现
import numpy
def loadDataSet(fileName):
dataMat = []
fr = open(fileName)
for line in fr.readlines():
curLine = line.strip().split('\t') #strip 去除首尾的空格,split以tab作为分隔符分割数据。返回一个list数据
fltLine =[float(i) for i in curLine]
dataMat.append(fltLine)
return dataMat
# 计算两个向量的距离,用的是欧几里得距离
def distEclud(v1, v2):
return numpy.sqrt(numpy.sum(numpy.square(v1 - v2)))
# 构建聚簇中心,取k个(此例中为2)随机质心
def randCent(dataSet, k):
n = shape(dataSet)[1] #等价于dataSet.shape[1],得到数组的列数。同理,dataSet.shape[0]得到数组的行数。shape函数就是读取矩阵的长度
centroids = mat(zeros((k,n)))   # 每个质心有n个坐标值,总共要k个质心
for j in range(n):
minJ = dataSet[:,j].min() #第j列的最小值
maxJ = dataSet[:,j].max() #第j列的最大值
rangeJ = maxJ - minJ
centroids[:,j] = minJ + rangeJ * random.rand(k, 1) #官方文档中给出的用法是:numpy.random.rand(d0,d1,…dn) 以给定的形状创建一个数组,并在数组中加入在[0,1]之间均匀分布的随机样本。
return centroids
#def kMeans(dataSet, k, distMeas=distEclud, createCent=randCent):
def kMeans(dataSet, k):
m = shape(dataSet)[0] #等价于dataSet.shape[0] 第一维的长度,即行数
clusterAssment = mat(zeros((m, 2)))  # 用于存放该样本属于哪类及质心距离,第一列是该数据所属中心点,第二列是该数据到中心点的距离
centroids = randCent(dataSet, k)
clusterChanged = True  #判断聚类是否已经收敛,当clusterChanged的值为False时已经收敛,跳出While循环。
while clusterChanged:
clusterChanged = False
for i in range(m):  # 每个数据点分配到离它最近的质心,range(start,stop,step)用于生成一个整数列表
minDist = inf #inf代表正无穷  -inf代表负无穷
minIndex = -1
for j in range(k):
distJI = distEclud(numpy.array(centroids[j, :]), numpy.array(dataSet[i, :])) #求第j行的中心点到第i行的数据之间的距离
if distJI < minDist:
minDist = distJI;
minIndex = j
if clusterAssment[i, 0] != minIndex:
clusterChanged = True
clusterAssment[i, :] = minIndex, minDist ** 2 #  x**y 返回x的y次幂  x//y 取x除以y的整数部分
print(centroids)
for cent in range(k):  #重新计算中心点
ptsInClust = dataSet[nonzero(clusterAssment[:, 0].A == cent)[0]]  # 筛选出第一列等于cent的所有数据,即找到属于这个聚类的所有数据点。  nonzero函数是numpy中用于得到数组array中非零元素的位置(数组索引)的函数
centroids[cent, :] = mean(ptsInClust, axis=0)  # mean是求平均值的函数,
# numpy.mean(a, axis, dtype, out,keepdims )  axis 不设置值,对 m*n 个数求均值,返回一个实数
#axis = 0:压缩行,对各列求均值,返回 1* n 矩阵 axis =1 :压缩列,对各行求均值,返回 m *1 矩阵
return centroids, clusterAssment
def show(dataSet, k, centroids, clusterAssment):  #绘图展示,这块还没看
from matplotlib import pyplot as plt
numSamples, dim = dataSet.shape
mark = ['or', 'ob', 'og', 'ok', '^r', '+r', 'sr', 'dr', '<r', 'pr']
for i in range(numSamples): #画样本点,属于同一中心的用一种标记
markIndex = int(clusterAssment[i, 0])
plt.plot(dataSet[i, 0], dataSet[i, 1], mark[markIndex])
mark = ['Dr', 'Db', 'Dg', 'Dk', '^b', '+b', 'sb', 'db', '<b', 'pb']
for i in range(k): #画中心点
plt.plot(centroids[i, 0], centroids[i, 1], mark[i], markersize=12)
plt.show()
def main():
dataMat =mat(loadDataSet('E:/test.txt')) #mat转换成矩阵操作
myCentroids, clustAssing = kMeans(dataMat, 2) #函数返回一个元组,元组的括号可以省略
# print(myCentroids)
show(dataMat, 2, myCentroids, clustAssing)
if __name__ == '__main__':
main()
*代码要点精讲*
  main()函数:这是程序的起点,它先对用loadDataSet函数对源数据做加载,再要用kMeans()做聚类,最后用show()将聚类结果以图表形式展示出来。
  loadDataSet()函数:用来加载源数据,先用open函数打开源文件,然后逐行读取源文件的内容,每行内容用TAB作为分隔符,每行内容形成一个列表,附加到dataMat中,最后返回一个对象是列表的列表dataMat。比如这里的txt数据形成一个10*2的矩阵给了dataMat。
  kMeans()函数:分类结果存放在clusterAssment中,中心点存放在centroids中,当标志位clusterChanged为false时,表示聚类结束。While循环表示每次聚类,一次WHILE里有双重for循环,表示每次聚类时,都要计算所有数据点到中心点的距离,数据到哪个中心点距离最短,就划分到哪类里面去。划分完毕后重新计算中心点。
  Show()函数:用于聚类结果的展示。导入matplotlib库,应用其中的plot函数绘图,先绘制样本点再绘制中心点。属于同一中心点的样本点用同种标记。
  五、聚类结果
......
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