机器学习经典分类算法 —— k-均值算法（附python实现代码及数据集）

目录

• 工作原理
• python实现
• 算法实战
  • 对mnist数据集进行聚类
• 小结
• 附录

工作原理

聚类是一种无监督的学习，它将相似的对象归到同一个簇中。类似于全自动分类（自动的意思是连类别都是自动构建的）。K-均值算法可以发现k个不同的簇，且每个簇的中心采用簇中所含值的均值计算而成。它的工作流程的伪代码表示如下：

创建k个点作为起始质心
当任意一个点的簇分配结果发生改变时
    对数据集中的每个数据点
        对每个质心
            计算质心与数据点之间的距离
        将数据点分配到距其最近的簇
    对每一个簇，计算簇中所有点的均值并将均值作为质心

python实现

首先是两个距离函数，一般采用欧式距离

def distEclud(self, vecA, vecB):
    return np.linalg.norm(vecA - vecB)
def distManh(self, vecA, vecB):
    return np.linalg.norm(vecA - vecB,ord = 1)

然后是randcent(),该函数为给点的数据集构建一个包含k个随机质心的集合

def randCent(self, X, k):
    n = X.shape[1]  # 特征维数，也就是数据集有多少列
    centroids = np.empty((k, n))  # k*n的矩阵，用于存储每簇的质心
    for j in range(n):  # 产生质心，一维一维地随机初始化
        minJ = min(X[:, j])
        rangeJ = float(max(X[:, j]) - minJ)
        centroids[:, j] = (minJ + rangeJ * np.random.rand(k, 1)).flatten()
    return centroids

对于kMeans和biKmeans的实现，参考了scikit-learn中kMeans的实现，将它们封装成类。

• n_clusters —— 聚类个数，也就是k
• initCent —— 生成初始质心的方法,'random'表示随机生成，也可以指定一个数组
• max_iter —— 最大迭代次数

class kMeans(object):
    def __init__(self, n_clusters=10, initCent='random', max_iter=300):
        if hasattr(initCent, '__array__'):
            n_clusters = initCent.shape[0]
            self.centroids = np.asarray(initCent, dtype=np.float)
        else:
            self.centroids = None
        self.n_clusters = n_clusters
        self.max_iter = max_iter
        self.initCent = initCent
        self.clusterAssment = None
        self.labels = None
        self.sse = None
    # 计算两个向量的欧式距离
    def distEclud(self, vecA, vecB):
        return np.linalg.norm(vecA - vecB)

    # 计算两点的曼哈顿距离
    def distManh(self, vecA, vecB):
        return np.linalg.norm(vecA - vecB, ord=1)

    # 为给点的数据集构建一个包含k个随机质心的集合
    def randCent(self, X, k):
        n = X.shape[1]  # 特征维数，也就是数据集有多少列
        centroids = np.empty((k, n))  # k*n的矩阵，用于存储每簇的质心
        for j in range(n):  # 产生质心，一维一维地随机初始化
            minJ = min(X[:, j])
            rangeJ = float(max(X[:, j]) - minJ)
            centroids[:, j] = (minJ + rangeJ * np.random.rand(k, 1)).flatten()
        return centroids

    def fit(self, X):
    # 聚类函数
    # 聚类完后将得到质心self.centroids,簇分配结果self.clusterAssment
        if not isinstance(X, np.ndarray):
            try:
                X = np.asarray(X)
            except:
                raise TypeError("numpy.ndarray required for X")
        m = X.shape[0]  # 样本数量
        self.clusterAssment = np.empty((m, 2))  # m*2的矩阵，第一列表示样本属于哪一簇，第二列存储该样本与质心的平方误差(Squared Error,SE)
        if self.initCent == 'random':   # 可以指定质心或者随机产生质心
            self.centroids = self.randCent(X, self.n_clusters)
        clusterChanged = True
        for _ in range(self.max_iter):# 指定最大迭代次数
            clusterChanged = False
            for i in range(m):  # 将每个样本分配到离它最近的质心所属的簇
                minDist = np.inf
                minIndex = -1
                for j in range(self.n_clusters):    #遍历所有数据点找到距离每个点最近的质心
                    distJI = self.distEclud(self.centroids[j, :], X[i, :])
                    if distJI < minDist:
                        minDist = distJI
                        minIndex = j
                if self.clusterAssment[i, 0] != minIndex:
                    clusterChanged = True
                    self.clusterAssment[i, :] = minIndex, minDist ** 2
            if not clusterChanged:  # 若所有样本点所属的簇都不改变,则已收敛，提前结束迭代
                break
            for i in range(self.n_clusters):  # 将每个簇中的点的均值作为质心
                ptsInClust = X[np.nonzero(self.clusterAssment[:, 0] == i)[0]]  # 取出属于第i个族的所有点
                if(len(ptsInClust) != 0):
                    self.centroids[i, :] = np.mean(ptsInClust, axis=0)

        self.labels = self.clusterAssment[:, 0]
        self.sse = sum(self.clusterAssment[:, 1])   # Sum of Squared Error,SSE

kMeans的缺点在于——可能收敛到局部最小值。采用SSE(Sum of Squared Error，误差平方和)来度量聚类的效果。SSE值越小表示数据点越接近于它们的质心，聚类效果也越好。

为了克服kMeans会收敛于局部最小值的问题，有人提出了一个称为二分K-均值的算法。该算法伪代码如下：

将所有点看成一个簇
当簇数目小于k时
对于每个簇
    计算总误差
    在给定的簇上面进行K-均值聚类(k=2)
    计算将该簇一分为二之后的总误差
选择使得误差最小的那个簇进行划分操作

python代码如下：

class biKMeans(object):
    def __init__(self, n_clusters=5):
        self.n_clusters = n_clusters
        self.centroids = None
        self.clusterAssment = None
        self.labels = None
        self.sse = None
    # 计算两点的欧式距离
    def distEclud(self, vecA, vecB):
        return np.linalg.norm(vecA - vecB)

    # 计算两点的曼哈顿距离
    def distManh(self, vecA, vecB):
        return np.linalg.norm(vecA - vecB,ord = 1)
    def fit(self, X):
        m = X.shape[0]
        self.clusterAssment = np.zeros((m, 2))
        if(len(X) != 0):
            centroid0 = np.mean(X, axis=0).tolist()
        centList = [centroid0]
        for j in range(m):  # 计算每个样本点与质心之间初始的SE
            self.clusterAssment[j, 1] = self.distEclud(np.asarray(centroid0), X[j, :]) ** 2

        while (len(centList) < self.n_clusters):
            lowestSSE = np.inf
            for i in range(len(centList)):  # 尝试划分每一族,选取使得误差最小的那个族进行划分
                ptsInCurrCluster = X[np.nonzero(self.clusterAssment[:, 0] == i)[0], :]
                clf = kMeans(n_clusters=2)
                clf.fit(ptsInCurrCluster)
                centroidMat, splitClustAss = clf.centroids, clf.clusterAssment  # 划分该族后，所得到的质心、分配结果及误差矩阵
                sseSplit = sum(splitClustAss[:, 1])
                sseNotSplit = sum(self.clusterAssment[np.nonzero(self.clusterAssment[:, 0] != i)[0], 1])
                if (sseSplit + sseNotSplit) < lowestSSE:
                    bestCentToSplit = i
                    bestNewCents = centroidMat
                    bestClustAss = splitClustAss.copy()
                    lowestSSE = sseSplit + sseNotSplit
            # 该族被划分成两个子族后,其中一个子族的索引变为原族的索引，另一个子族的索引变为len(centList),然后存入centList
            bestClustAss[np.nonzero(bestClustAss[:, 0] == 1)[0], 0] = len(centList)
            bestClustAss[np.nonzero(bestClustAss[:, 0] == 0)[0], 0] = bestCentToSplit
            centList[bestCentToSplit] = bestNewCents[0, :].tolist()
            centList.append(bestNewCents[1, :].tolist())
            self.clusterAssment[np.nonzero(self.clusterAssment[:, 0] == bestCentToSplit)[0], :] = bestClustAss
        self.labels = self.clusterAssment[:, 0]
        self.sse = sum(self.clusterAssment[:, 1])
        self.centroids = np.asarray(centList)

上述函数运行多次聚类会收敛到全局最小值，而原始的kMeans()函数偶尔会陷入局部最小值。

算法实战

对mnist数据集进行聚类

从网上找的数据集data.pkl。该数据集是mnist中选取的1000张图，用t_sne降维到了二维。

读取文件的代码如下：

dataSet, dataLabel = pickle.load(open('data.pkl', 'rb'), encoding='latin1')
    print(type(dataSet))
    print(dataSet.shape)
    print(dataSet)
    print(type(dataLabel))
    print(dataLabel.shape)
    print(dataLabel)

打印出来结果如下：

<class 'numpy.ndarray'>
(1000, 2)
[[ -0.48183008 -22.66856528]
 [ 11.5207274   10.62315075]
 [  4.76092787   5.20842437]
 ...
 [ -8.43837464   2.63939773]
 [ 20.28416829   1.93584107]
 [-21.19202119  -4.47293397]]
<class 'numpy.ndarray'>
(1000,)
[0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0  9 5 5 6 5 0
 9 8 9 8 4 1 7 7 3 5 1 0 0 2 2 7 8 2 0 1 2 6 3 3 7 3 3 4 6 6 6 ...
 3 7 3 3 4 6 6 6 4 9 1 5 0 9 5 2 8 2 0 0 1 7 6 3 2 1 4 6 3 1 3 9 1 7 6 8 4 3]

开始使用之前编写的算法聚类，并多次运行保存sse最小的一次所得到的图。

def main():
    dataSet, dataLabel = pickle.load(open('data.pkl', 'rb'), encoding='latin1')
    k = 10
    clf = biKMeans(k)
    lowestsse = np.inf
    for i in range(10):
        print(i)
        clf.fit(dataSet)
        cents = clf.centroids
        labels = clf.labels
        sse = clf.sse
        visualization(k, dataSet, dataLabel, cents, labels, sse, lowestsse)
        if(sse < lowestsse):
            lowestsse = sse
if __name__ == '__main__':
    main()

小结

聚类是一种无监督的学习方法。所谓无监督学习是指事先并不知道要寻找的内容，即没有目标变量。聚类将数据点归到多个簇中，其中相似数据点处于同一簇，而不相似数据点处于不同簇中。聚类中可以使用多种不同的方法来计算相似度(比如本文是使用距离度量)

K-均值算法是最为广泛使用聚类算法，其中的k是指用户指定要创建的簇的数目。K-均值聚类算法以k个随机质心开始。算法会计算每个点到质心的距离。每个点会被分配到距其最近的簇质心，然后紧接着基于新分配到簇的点更新簇质心。以上过程重复数次，直到簇质心不再改变。这种方法易于实现，但容易受到初始簇质心的影响，并且收敛到局部最优解而不是全局最优解。

还有一种二分K-均值的算法，可以得到更好的聚类效果。首先将所有点作为一个簇，然后使用K-均值算法(k=2)对其划分。下一次迭代时，选择有最大误差的簇进行划分。该过程重复直到k个簇创建成功为止。

附录

文中代码及数据集：https://github.com/Professorchen/Machine-Learning/tree/master/kMeans