K均值聚类算法(K-Means)

. 实验目标

使用Sklearn库操作机器学习

2. 实验主要使用的 𝑃𝑦𝑡ℎ𝑜𝑛Python 库¶

名称	版本	简介
Numpy	1.16.0	线性代数
Pandas	0.25.0	数据分析
Matplotlib	3.1.0	数据可视化
SKlearn	0.22.1	机器学习

​ 理论学习部分

机器学习(Machine Learning, ML)是人工智能(AI)的一个子集，是使计算机具有智能的根本途径。

在本实验中，您将学习K-Means聚类算法的基本思想、算法以及如何用Python实现。

实验步骤

步骤1 安装并引入必要的库

代码示例：

pip install numpy==1.16.0
pip install pandas==0.25.0
pip install scikit-learn==0.22.1
pip install matplotlib==3.1.0

代码示例：

import random 
import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt 
from sklearn.cluster import KMeans 
from sklearn.datasets.samples_generator import make_blobs 
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D 
from sklearn.datasets import load_iris 
%matplotlib inline

步骤2 生成随机数

创建数据集！

首先，我们需要建立一个随机种子。 使用numpy的random.seed()函数，其中种子将被设置为0

代码示例：

np.random.seed(0)

接下来，我们将使用make_blobs类进行*随机点集群*。make_blobs类接受很多输入，但我们将使用这些特定的输入:**

输入

n_samples: 生成随机点总数取值为: 5000centers:生成样本点的中心取值为: [[4, 4], [-2, -1], [2, -3],[1,1]]cluster_std:类的标准差取值为: 0.9
输出**X: 形状为 [n_samples, n_features]的数组。 (特征矩阵（Feature Matrix）)生成的样本.y: 形状为[n_samples]的数组. (响应向量（Response Vector）)样本对应的类别标签**

代码示例：

X, y = make_blobs(n_samples=5000, centers=[[4,4], [-2, -1], [2, -3], [1, 1]], cluster_std=0.9)

显示随机生成的数据的散点图。

代码示例：

plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], marker='.')

步骤3 设置K-Means

现在我们有了我们的随机数据，让我们设置我们的 K-Means聚类。

KMeans类有许多可以使用的参数，但我们将使用这三个参数：

• init: 类中心的初始化方法。

• • 取值为: “k-means++”
  • k-means++: 以智能方式为k均值聚类选择初始聚类中心，以加速收敛。

• n_clusters: 要形成的聚类数量也是要生成的聚类中心数量。

• • 取值为: 4

• n_init: 设置选择质心种子次数。返回聚类中心最好的一次结果（好是指计算时长短）

• • 取值为: 12

使用这些参数初始化KMeans，其中输出参数称为k_means。

代码示例：

k_means = KMeans(init = "k-means++", n_clusters = 4, n_init = 12)

现在让我们用我们上面创建的特征矩阵X来拟合KMeans模型

代码示例：

k_means.fit(X)

现在让我们使用KMeans的 .labels_ 属性为模型中的每个点获取标签，并将其保存为 k_means_labels

代码示例：

k_means_labels = k_means.labels_
k_means_labels

我们还将使用KMeans的.cluster_centers_ 取聚类中心的坐标，并将其保存为k_means_cluster_centers

代码示例：

k_means_cluster_centers = k_means.cluster_centers_
k_means_cluster_centers

步骤4 绘图

所以现在我们已经生成了随机数据并且初始化了KMeans模型，让我们对它们进行绘制并看看它是什么样的！

请仔细阅读代码和注释以了解如何绘制模型。

代码示例：

# 指定图形尺寸
fig = plt.figure(figsize=(6, 4))

#颜色使用一个颜色映射，它将根据标签的数量生成一个颜色数组。 我们使用set（k_means_labels）来获取唯一的标签。
colors = plt.cm.Spectral(np.linspace(0, 1, len(set(k_means_labels))))

#创建一个黑色背景（背景为黑色，这样有助于我们看到各类中的样本点与聚类中心的连接）
ax = fig.add_subplot(1, 1, 1, facecolor = 'black')

# 用于绘制数据点和聚类中心的循环。
#k将在0-3范围内，这将匹配每个数据点所在的可能簇。

for k, col in zip(range(len([[2, 2], [-2, -1], [4, -3], [1, 1]])), colors):

    # 创建所有数据点的列表，其中类中的数据点标记为true，否则标记为false。
    my_members = (k_means_labels == k)

    # 定义聚类中心
    cluster_center = k_means_cluster_centers[k]

    # 使用color col绘制数据点.
    ax.plot(X[my_members, 0], X[my_members, 1], 'w',
            markerfacecolor=col, marker='.')

    # 指定颜色绘制聚类中心
    ax.plot(cluster_center[0], cluster_center[1], 'o', markerfacecolor=col,
            markeredgecolor='k', markersize=6)

# 图名称
ax.set_title('KMeans')

# 删除x轴刻度
ax.set_xticks(())

# 删除y轴刻度
ax.set_yticks(())

# 展示图
plt.show()

# 显示上面的散点图进行比较。
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], marker='.')

步骤5 聚类分析

对iris数据集进行聚类分析

使用 load_iris() 函数, 将iris数据集储存在变量iris中

代码示例：

iris = load_iris()

同时将iris.data赋值给X变量，将iris.target赋值给y变量

代码示例：

X = iris.data
y = iris.targe

现在让我们运行其余的代码，看看K-Means产生的结果！

代码示例：

estimators = {'k_means_iris_3': KMeans(n_clusters=3),
              'k_means_iris_8': KMeans(n_clusters=8),
              'k_means_iris_bad_init': KMeans(n_clusters=3, n_init=1,
                                              init='random')}

fignum = 1
for name, est in estimators.items():
    fig = plt.figure(fignum, figsize=(4, 3))
    plt.clf()
    ax = Axes3D(fig, rect=[0, 0, .95, 1], elev=48, azim=134)

    plt.cla()
    est.fit(X)
    labels = est.labels_

    ax.scatter(X[:, 3], X[:, 0], X[:, 2], c=labels.astype(np.float))

    ax.w_xaxis.set_ticklabels([])
    ax.w_yaxis.set_ticklabels([])
    ax.w_zaxis.set_ticklabels([])
    ax.set_xlabel('Petal width')
    ax.set_ylabel('Sepal length')
    ax.set_zlabel('Petal length')
    fignum = fignum + 1

# 绘制结果
fig = plt.figure(fignum, figsize=(4, 3))
plt.clf()
ax = Axes3D(fig, rect=[0, 0, .95, 1], elev=48, azim=134)

plt.cla()

for name, label in [('Setosa', 0),
                    ('Versicolour', 1),
                    ('Virginica', 2)]:
    ax.text3D(X[y == label, 3].mean(),
              X[y == label, 0].mean() + 1.5,
              X[y == label, 2].mean(), name,
              horizontalalignment='center',
              bbox=dict(alpha=.5, edgecolor='w', facecolor='w'))
#重新排序标签以使颜色与聚类结果匹配
y = np.choose(y, [1, 2, 0]).astype(np.float)
ax.scatter(X[:, 3], X[:, 0], X[:, 2], c=y)

ax.w_xaxis.set_ticklabels([])
ax.w_yaxis.set_ticklabels([])
ax.w_zaxis.set_ticklabels([])
ax.set_xlabel('Petal width')
ax.set_ylabel('Sepal length')
ax.set_zlabel('Petal length')
plt.show()