当前位置 博文首页 > Python实现K-means聚类算法并可视化生成动图步骤详解
简单来说，K-means算法是一种无监督算法，不需要事先对数据集打上标签，即ground-truth，也可以对数据集进行分类，并且可以指定类别数目 牧师-村民模型
K-means 有一个著名的解释：牧师—村民模型：
有四个牧师去郊区布道，一开始牧师们随意选了几个布道点，并且把这几个布道点的情况公告给了郊区所有的村民，于是每个村民到离自己家最近的布道点去听课。
听课之后，大家觉得距离太远了，于是每个牧师统计了一下自己的课上所有的村民的地址，搬到了所有地址的中心地带，并且在海报上更新了自己的布道点的位置。
牧师每一次移动不可能离所有人都更近，有的人发现A牧师移动以后自己还不如去B牧师处听课更近，于是每个村民又去了离自己最近的布道点……
就这样，牧师每个礼拜更新自己的位置，村民根据自己的情况选择布道点，最终稳定了下来。
牧师的目的非常明显，就是要让每个来上自己课的村民走的路程最少
获取m个n维的数据 随即选取k个点作为初始中心点 while keep_changing: for i in range(m): for j in range(k): 计算每个点到center的距离 判断离哪个点更近 for center in range(k): 更新类别中心点的坐标
用Python实现K-means聚类算法
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import sklearn.datasets as datasets
def create_data():
X,y = datasets.make_blobs(n_samples=1000,n_features=2,centers=[[1,0],[5,4],[2,3],[10,8],[7,4]])
return X,y
def init_centers(data,k):
m, n =data.shape
# m 样本个数，n特征个数
center_ids = np.random.choice(m,k)
centers = data[center_ids]
return centers
def cal_dist(ptA,ptB):
return np.linalg.norm(ptA-ptB)
def kmeans_process(data,k):
centers = init_centers(data, k)
m, n = data.shape
keep_changing = True
pred_y = np.zeros((m,))
while keep_changing:
keep_changing = False
# 计算剩余样本所属类别
for i in range(m):
min_distance = np.inf
for center in range(k):
distance = cal_dist(data[i,:],centers[center,:])
if distance<min_distance: # 判断离哪个更近
min_distance = distance
idx = center # 类别换下
if pred_y[i] != idx: # 判断是否发生了改变
keep_changing = True
pred_y[i] = idx
# 更新类别中心点坐标
for center in range(k):
cluster_data = data[pred_y==center]
centers[center,:] = np.mean(cluster_data, axis=0) # 求相同类别数据点的质心点
print(centers)
return centers, pred_y
if __name__ == '__main__':
X, y = create_data()
centers , pred_y = kmeans_process(data=X, k=5)
plt.scatter(X[:,0], X[:,1], s=3, c=pred_y)
plt.scatter(centers[:,0], centers[:,1], s=10, c='k')
plt.show()
效果图
