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python实现k均值聚类

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发表于 2024-3-21 10:57 |只看该作者 |倒序浏览
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K均值聚类(K-means Clustering)是一种常见的聚类算法,它将数据点划分为预先指定数量的聚类。该算法使用迭代的方法,通过最小化样本点与所属聚类中心之间的距离来优化聚类结果。
7 |0 D- N( t, e; VK均值聚类算法的步骤如下:
# X& T* J0 i( k6 u
, X0 u$ P8 C) |) f/ g6 _$ S5 A* U1.随机选择K个初始聚类中心点(质心)。K代表要形成的聚类数量。
+ X* r6 S# ^0 e0 j0 M. {' s4 q2.将数据点分配给最近的聚类中心,形成K个聚类。8 j% T5 o# ?9 H9 T1 S
3.计算每个聚类的新聚类中心,即将当前所属聚类中的样本点的均值作为新的聚类中心。
% @& u  r1 d, p5 _0 z' L4.重复步骤2和步骤3,直到满足某个停止条件,例如聚类中心不再发生变化或达到最大迭代次数。
. \1 W  ?4 }. o8 W7 w6 k
- A. U) p+ ?- o6 V/ KK均值聚类算法的优点包括简单、易于实现,以及在大规模数据集上的高效性。然而,该算法对于初始聚类中心的选择敏感,并且对于非凸形状的聚类较为困难。$ c* s+ e, l0 z6 W  j' c, F; A
在Python中,你可以使用scikit-learn库中的KMeans类来实现K均值聚类算法。该类提供了灵活的参数设置,例如聚类数量、初始聚类中心的选择方法等。0 |8 V0 S  `% N
逐行解释代码的含义:
6 z8 g' w/ _) a" |import numpy as np
7 Y7 i) N& p3 ]9 B# [$ w9 x  simport pandas as pd
0 S6 a( I& z* z! F9 _5 z" _import matplotlib.pyplot as plt" L7 m& R7 I; G8 v
from sklearn.datasets import load_iris
+ B5 U6 R$ d# s1 g+ d4 p8 Efrom sklearn.cluster import KMeans
4 h# n) Z: J. g/ u, cfrom sklearn.metrics import silhouette_score! d  v- o. T/ P2 Z

" t+ e/ [5 i0 s4 d这些是导入所需的库。numpy用于数值计算,pandas用于数据处理,matplotlib.pyplot用于绘图,sklearn.datasets中的load_iris用于加载鸢尾花数据集,sklearn.cluster中的KMeans用于K均值聚类,sklearn.metrics中的silhouette_score用于计算轮廓系数。
' t! ^& e2 m, }- N6 ~# Ydf = pd.DataFrame(load_iris()['data'], columns=load_iris()['feature_names'])0 M4 U, a3 g" q- E- A6 @* L/ s

2 `5 U* v6 [- h! j9 b这行代码使用load_iris函数加载鸢尾花数据集,并将数据存储到一个DataFrame对象df中。数据集中的每个样本具有4个特征:花萼长度(sepal length)、花萼宽度(sepal width)、花瓣长度(petal length)和花瓣宽度(petal width)。
) _( I1 F2 O2 W6 `- Mscore_list = []# ?' e. w/ I2 f/ M: M3 \. D, o
for i in range(2, 10):8 q3 \( o( M) K# l: J: |+ \
    model = KMeans(i)1 `$ [5 w# @$ T$ @! Y0 S
    model.fit(df.iloc[:,:2])
; b1 T! w3 s2 W! a    score_list.append(silhouette_score(df, model.labels_))
) z% b" N$ o' a7 h: e2 K5 t- v9 Z- g; t6 k
plt.plot([i for i in range(2, 10)], score_list)" u! O; s' }/ H
0 U; _! F1 B! J# r
这段代码计算K取不同值时的轮廓系数,并绘制了K值与轮廓系数之间的曲线图。首先,循环从2到9遍历不同的K值。在每次迭代中,创建一个KMeans对象并指定K值,然后使用鸢尾花数据集的前两列特征进行聚类。接下来,计算当前聚类结果的轮廓系数,并将其添加到score_list列表中。最后,使用matplotlib.pyplot绘制K值与轮廓系数之间的曲线图。
; K+ P5 z( ]& j+ g4 Wmodel = KMeans(3)4 {; P% U. c+ C; l7 X: C: }
model.fit(df.iloc[:,:2])+ o( M  L3 }2 }9 t0 u
df2 = df.iloc[:,:2].copy(). Q, A' j7 T) w; _6 V% H: L& l$ B) }
df2['label'] = model.labels_$ B, s- ^/ J0 K
6 S3 u* ?2 P: _" o
from plotnine import *
$ f/ d' x2 C2 _1 z& T8 P- l. s% a5 A( o1 }9 R. R
(9 _* Q: L# o4 N
    ggplot(df2,aes('sepal length (cm)', 'sepal width (cm)', color='label'))7 e1 z9 ?- z# H. }% |
    + geom_point()% P3 l! [4 \5 D+ `0 g- D, G
    + theme_matplotlib()
4 ?- V/ j8 V: g# Y! I)' @% ^+ o: j: T% A& ?2 X9 a' F* b: b

) l+ j; L  q' E3 i4 X1 `8 ~( o这段代码进行了最终的K均值聚类和绘图。首先,创建一个KMeans对象并指定K值为3,然后使用鸢尾花数据集的前两列特征进行聚类。接下来,创建一个新的DataFrame对象df2,其中包含原始数据集的前两列特征以及聚类结果的标签。然后,导入plotnine库,并使用其提供的函数绘制散点图。通过指定x轴为花萼长度,y轴为花萼宽度,颜色根据聚类标签进行分类。最后,使用theme_matplotlib函数设置绘图的主题样式为与matplotlib兼容的样式。
+ ~0 U2 J6 @) q4 d/ O) q4 W希望这个逐行解释对你有所帮助!如果你还有其他问题,请随时提问。, j7 R2 n9 K+ G$ i. L  |

; W9 z: B! _' f( A' u! f, v) ]2 P# y& r

/ m' V/ K; c8 I- t4 X

29.kmeans_clustering.py

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