【g】聚类算法之K-means算法-Toy模板网

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聚类算法是一种无监督学习方法，它将相似的数据样本划分为一组，同时将不相似的数据样本划分为另一组。这个过程由计算机自动完成，不需要任何人为的干预。

K-means算法是一种经典的聚类算法，它的主要思想是把数据集分成k个簇，每个簇包括距离其它各簇最近的若干个数据点，并在每个簇中选取一个聚点作为簇的中心。K-means是一种迭代算法，它的流程如下：

随机选择k个初始点作为k个簇的中心
对于数据集中的每个点，计算它与k个簇中心的距离，并把它归为距离最小的簇
对于每个簇，重新计算它的中心点（即该簇内所有点的平均值）
重复步骤2-3，直到簇不再改变（也就是每个点距离它所属的簇中心最近）

K-means算法的优缺点：

优点：

算法简单而高效，适用于大规模数据集；
结果容易解释和理解，簇中心点可以用于表示聚类结构；
可以用于预处理，将簇中心用于后续学习任务中。

缺点：

初始中心点的选择会影响聚类结果，可能产生局部最优解；
簇的数量k需要预先指定，对于不同的数据集和任务，k的选择不同，不容易确定；
对于分布方差较大的数据集，可能会产生较差的聚类效果。

在本次实现中，我们将使用K-means算法，它是一种常见的聚类算法。下面是K-means算法的详细步骤：

随机选择K个中心点
根据每个中心点，将样本点分配到与之最近的聚类中心点所在的聚类中。
根据每个聚类中的样本点，重新计算该聚类的中心点。
重复执行步骤2和步骤3，直到聚类结果不再发生变化。

下面是实现K-means算法的Python代码：

import numpy as np

class KMeans:
    def __init__(self, n_clusters=8, max_iter=300, random_state=0):
        self.n_clusters = n_clusters
        self.max_iter = max_iter
        self.random_state = random_state
        
    def fit(self, X):
        np.random.seed(self.random_state)
        n_samples, n_features = X.shape
        centroids = np.random.randn(self.n_clusters, n_features)
        for i in range(self.max_iter):
            # Assign labels to each sample
            labels = self._get_labels(X, centroids)
            # Update centroids
            centroids = self._get_centroids(X, labels)
        self.labels_ = labels
        
    def _get_labels(self, X, centroids):
        distances = np.sqrt(((X - centroids[:, np.newaxis])**2).sum(axis=2))
        labels = np.argmin(distances, axis=0)
        return labels
    
    def _get_centroids(self, X, labels):
        centroids = np.zeros((self.n_clusters, X.shape[1]))
        for i in range(self.n_clusters):
            centroids[i] = np.mean(X[labels == i], axis=0)
        return centroids

接下来，我们可以使用KMeans类来对一个数据集进行聚类。例如：

from sklearn.datasets import make_blobs
import matplotlib.pyplot as plt

X, y = make_blobs(n_samples=500, centers=8, random_state=0)
kmeans = KMeans(n_clusters=8, max_iter=100)
kmeans.fit(X)

plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=kmeans.labels_)
plt.scatter(kmeans.cluster_centers_[:, 0], kmeans.cluster_centers_[:, 1], c='red', marker='x')
plt.show()

上面的代码会生成一个聚类结果图，其中不同颜色的点表示不同的聚类，红色的“x”表示每个聚类的中心点。[DONE]文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-472329.html

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