机器学习——利用K-均值聚类算法对未标注数据分组

聚类是一种无监督的学习，它将相似的对象归到同一簇中。它有点像全自动分类。聚类方法几乎可以应用到所有对象，簇内的对象越相似，聚类的效果越好。

K-均值（K-means）聚类算法，之所以称之为K-均值是因为它可以发现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。

簇识别（cluster identification）给出簇类结果的含义。假定有一些数据，现在将相似数据归到一起，簇识别会告诉我们这些簇到底都是些什么。

K-均值聚类算法

优点：容易实现

缺点：可能收敛到局部最小值，在大规模数据集上收敛较慢

使用数据类型：数值型数据

K-均值是发现给定数据集的k个簇的算法。簇个数k是用户给定的，每一个簇通过其质心（centroid），即簇中所有点的中心来描述。

K-均值算法的工作流程是：

1.随机确定k个初始点作为质心

2.然后将数据集中的每个点分配到一个簇中，具体来讲，为每个点找到其最近的质心，并将其分配给该质心所对应的簇。

3.完成之后，每个簇的质心更新为该簇所有点的平均值。

 原数据

from numpy import *

def loadDataSet(fileName):      #general function to parse tab -delimited floats
	dataMat = []                #assume last column is target value
	fr = open(fileName)
	for line in fr.readlines():
		curLine = line.strip().split('\t')
		fltLine = map(float,curLine) #map all elements to float()
		dataMat.append(fltLine)
	return dataMat

def plotBestFit(file,clusterAssment):	#画出数据集
	import matplotlib.pyplot as plt
	dataMat=loadDataSet(file)		#数据矩阵和标签向量
	dataArr = array(dataMat)		#转换成数组
	n = shape(dataArr)[0]
	xcord1 = []; ycord1 = []		#声明两个不同颜色的点的坐标
	xcord2 = []; ycord2 = []
	for i in range(n):				#绘出两个簇的聚类图
		if (clusterAssment[i,0] == 0):
			xcord1.append(dataArr[i,0]); ycord1.append(dataArr[i,1])
		elif (clusterAssment[i,0] == 1):
			xcord2.append(dataArr[i,0]); ycord2.append(dataArr[i,1])
	fig = plt.figure()
	ax = fig.add_subplot(111)
	ax.scatter(xcord1, ycord1, s=30, c='green', marker='s')
	ax.scatter(xcord2, ycord2, s=30, c='red')
	plt.xlabel('X1'); plt.ylabel('X2');
	plt.show()

def distEclud(vecA, vecB):				#计算两个向量的欧氏距离
	return sqrt(sum(power(vecA - vecB, 2))) #la.norm(vecA-vecB)

def randCent(dataSet, k):				#为给定数据集构建一个包含k个随机质心的集合
	n = shape(dataSet)[1]
	centroids = mat(zeros((k,n)))
	for j in range(n):					#在n维向量中选出k个随机质心
		minJ = min(dataSet[:,j])
		rangeJ = float(max(dataSet[:,j]) - minJ)	#分别求出X轴和Y轴的最大最小值之差
		centroids[:,j] = mat(minJ + rangeJ * random.rand(k,1))
	return centroids					#返回k×n矩阵		

def kMeans(dataSet, k, distMeas=distEclud, createCent=randCent):	#K-均值聚类算法
	m = shape(dataSet)[0]				#取得数据集的数量
	clusterAssment = mat(zeros((m,2)))	#簇分配结果矩阵，第一列记录簇索引值，第二列存储误差
	centroids = createCent(dataSet, k)	#生成初始质心
	clusterChanged = True
	while clusterChanged:
		clusterChanged = False			#停止条件
		for i in range(m):				#把每一个点分配到最近的簇中
			minDist = inf; minIndex = -1
			for j in range(k):			#比较每一个点到两个簇的距离，把所有的点分成两个簇
				distJI = distMeas(centroids[j,:],dataSet[i,:])
				if distJI < minDist:
					minDist = distJI; minIndex = j
			if clusterAssment[i,0] != minIndex:		#只要有一个点被分配到另一个簇中，就重新计算质心后再次分配
				clusterChanged = True
			clusterAssment[i,:] = minIndex,minDist**2
		#print centroids
		for cent in range(k):			#重新计算质心
			ptsInClust = dataSet[nonzero(clusterAssment[:,0].A==cent)[0]]	#取得给定簇的所有点
			centroids[cent,:] = mean(ptsInClust, axis=0)					#计算每个簇的均值，axis=0表示沿矩阵列方向进行均值计算
	return centroids, clusterAssment	#返回两个簇的质心、K-聚类结果以及误差

 k=2，k-均值算法

 k=4，k-均值算法

聚类的过程，较大的点表示质心

 

使用后处理来提高聚类性能

K-均值聚类中簇的数目k是一个用户预先定义的参数，用户需要知道怎么选取k值是正确的。

在包含簇分配结果的矩阵中保存这每个点的误差，即该点到簇质心的距离平方值，可以利用这个误差来评价聚类的质量。

一种用于度量聚类效果的指标是SSE（Sum of Squared Error，误差平方和）。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。因为对误差取了平方，因此桁架重视那些远离中心的点。

聚类的目标是在保持簇数不变的情况下提高簇的质量。

1.可以对生成的簇进行后处理，一种方式将具有最大SSE值的簇划分成两个簇。具体实现的时候，可以将最大簇包含的点过滤出来并在这些点上运行K-均值算法，其中的k设为2。

2.为了保持簇总数不变，可以将某两个簇进行合并。合并的方法是合并最近的质心，或者合并两个使得SSE增幅最小的质心。量化的方法有两种：

　　第一种思路是通过计算所有质心之间的距离，然后合并距离最近的两个点来实现。

　　第二种方法需要合并两个簇然后计算总SSE值。

必须在所有可能的两个簇上重复上述处理过程，知道找到合并最佳的两个簇为止。

二分K-均值算法

　　为克服K-均值算法收敛于局部最小值的问题，有人提出了另一个称为二分K-均值（bisecting K-mean）的算法。该算法首先将所有点作为一个簇，然后将该簇一分为二。之后选择其中一个簇继续进行划分，选择哪一个簇进行划分取决于对其划分是否可以最大程度降低SSE的值。上述基于SSE的划分过程不断重复，直达得到用户指定的簇数目为止。

　　另一种做法是选择SSE最大的簇进行划分，知道簇数目达到用户指定的数目为止。

def biKmeans(dataSet, k, distMeas=distEclud):		#二分K-均值聚类算法
	m = shape(dataSet)[0]
	clusterAssment = mat(zeros((m,2)))
	centroid0 = mean(dataSet, axis=0).tolist()[0]	#计算每个簇的均值，axis=0表示沿矩阵列方向进行均值计算，并矩阵转换成列表
	centList =[centroid0] 							#生成一个列表，存放初始质心（所有点的均值）
	for j in range(m):								#计算初始平方误差和
		clusterAssment[j,1] = distMeas(mat(centroid0), dataSet[j,:])**2
	while (len(centList) < k):						#当质心的数量还未达到用户设定的数量时
		lowestSSE = inf
		for i in range(len(centList)):				#循环所有的簇，选取其中SSE最大的簇继续进行划分
			ptsInCurrCluster = dataSet[nonzero(clusterAssment[:,0].A==i)[0],:]	#取得每一簇，初始只有一簇
			centroidMat, splitClustAss = kMeans(ptsInCurrCluster, 2, distMeas)	#对每一簇进行2划分，centroidMat是质心，splitClustAss是划分索引
			sseSplit = sum(splitClustAss[:,1])											#求SSE最大的簇进行2划分后的SSE和
			sseNotSplit = sum(clusterAssment[nonzero(clusterAssment[:,0].A!=i)[0],1])	#求除SSE最大的簇之外的所有簇的SSE和
			print "sseSplit, and notSplit: ",sseSplit,sseNotSplit
			if (sseSplit + sseNotSplit) < lowestSSE:							#把SSE最大的簇2划分之后的SSE总和与原来的SSE和进行比较
				bestCentToSplit = i
				bestNewCents = centroidMat
				bestClustAss = splitClustAss.copy()
				lowestSSE = sseSplit + sseNotSplit
		bestClustAss[nonzero(bestClustAss[:,0].A == 1)[0],0] = len(centList)	#取出等于1的索引，令其等于新的簇,change 1 to 3,4, or whatever
		bestClustAss[nonzero(bestClustAss[:,0].A == 0)[0],0] = bestCentToSplit	#取出等于0的索引，令其等于SSE最大的簇
		print 'the bestCentToSplit is: ',bestCentToSplit
		print 'the len of bestClustAss is: ', len(bestClustAss)
		print clusterAssment.T
		raw_input()
		centList[bestCentToSplit] = bestNewCents[0,:].tolist()[0]			#replace a centroid with two best centroids
		centList.append(bestNewCents[1,:].tolist()[0])
		clusterAssment[nonzero(clusterAssment[:,0].A == bestCentToSplit)[0],:]= bestClustAss#reassign new clusters, and SSE
	return mat(centList), clusterAssment