大数据-214 数据挖掘 机器学习理论 - KMeans Python 实现 算法验证 sklearn n_clusters labels

点一下关注吧！！！非常感谢！！持续更新！！！

目前已经更新到了：

• Hadoop（已更完）
• HDFS（已更完）
• MapReduce（已更完）
• Hive（已更完）
• Flume（已更完）
• Sqoop（已更完）
• Zookeeper（已更完）
• HBase（已更完）
• Redis （已更完）
• Kafka（已更完）
• Spark（已更完）
• Flink（已更完）
• ClickHouse（已更完）
• Kudu（已更完）
• Druid（已更完）
• Kylin（已更完）
• Elasticsearch（已更完）
• DataX（已更完）
• Tez（已更完）
• 数据挖掘（正在更新…）

章节内容

上节我们完成了如下的内容：

• KMeans Python 实现
• 距离计算函数
• 质心函数
• 聚类函数

算法验证

函数编写完成后，先以 testSet 数据集测试模型运行效果（为了可以直观看出聚类效果，此处采用一个二维数据集进行验证）。testSet 数据集是一个二维数据集，每个观测值都只有两个特征，且数据之间采用空格进行分隔，因此可以使用 pd.read_table() 函数进行读取。

testSet = pd.read_table('testSet.txt', header=None)
testSet.head()
testSet.shape

执行结果如下图是：

然后利用二维平面图观察其分布情况：

plt.scatter(testSet.iloc[:,0], testSet.iloc[:,1]);

执行结果如下图所示：

可以大概看出数据大概分布在空间的四个角上，后续我们对此进行验证。然后利用我们刚才编写的 K-Means 算法对其进行聚类，在执行算法之前需要添加一列虚拟标签列（算法是从倒数第二列开始计算特征值，因此这里需要人为增加多一列到最后）

label = pd.DataFrame(np.zeros(testSet.shape[0]).reshape(-1, 1))
test_set = pd.concat([testSet, label], axis=1, ignore_index = True)
test_set.head()

执行结果如下图所示：

带入算法进行计算，根据二维平面坐标点的分布特征，我们可以考虑设置四个质心，即将其分为四个簇，并简单的查看运算结果：

test_cent, test_cluster = kMeans(test_set, 4)
test_cent
test_cluster.head()

执行结果如下图所示：

将分类结果进行可视化展示，使用 scatter 函数绘制不同分类点不同颜色的散点图，同时将质心也放入同一张图中进行观察：

import matplotlib.pyplot as plt

# 绘制聚类点
plt.scatter(test_cluster.iloc[:, 0], test_cluster.iloc[:, 1], c=test_cluster.iloc[:, -1], cmap='viridis')

# 绘制聚类中心
plt.scatter(test_cent[:, 0], test_cent[:, 1], color='red', marker='x', s=100)

# 设置图形的标题和轴标签
plt.title('Cluster Plot with Centroids')
plt.xlabel('Feature 1')
plt.ylabel('Feature 2')

# 显示图形
plt.show()

执行结果如下图所示：

生成的图片如下所示：

sklearn实现 K-Means

from sklearn.cluster import KMeans

# KMeans 初始化示例
kmeans = KMeans(
    n_clusters=8,               # 聚类数量
    init='k-means++',            # 初始化质心的方法
    n_init=10,                   # KMeans 算法重新运行的次数（初始质心选择不同）
    max_iter=300,                # 最大迭代次数
    tol=0.0001,                  # 容忍度，控制收敛的阈值
    verbose=0,                   # 控制输出日志的详细程度
    random_state=None,           # 随机种子控制聚类的随机性
    copy_x=True,                 # 是否复制 X 数据
    algorithm='auto'             # 使用的 KMeans 算法，'auto' 已弃用，建议使用 'lloyd'
)

# 执行示例数据集上的 KMeans
# 例如，假设你有一个数据集 X：
# kmeans.fit(X)

n_clusters

n_clusters 是 K-Means 中的 k ，表示着我们告诉模型我们要分几类，这是 K-Means当中唯一一个必填的参数，默认为 8 类，但通常我们聚类结果是一个小于 8 的结果，通常，在开始聚类的之前，我们并不知道 n_clusters 究竟是多少，因此我们要对它进行探索。
当我们拿到一个数据集，如果可能的话，我们希望能够通过绘图先观察一下这个数据集的数据分布，以此来为我们聚类时输入的 n_clusters 做一个参考。

首先，我们来自己创建一个数据集，这样的数据集是我们自己创建的，所以是有标签的。

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

# 创建数据集
X, y = make_blobs(n_samples=500, n_features=2, centers=4, random_state=1)

# 可视化数据集
plt.figure(figsize=(6, 6))
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], marker='o', s=8)  # s=8 表示点的大小
plt.xlabel('Feature 1')
plt.ylabel('Feature 2')
plt.title('Scatter plot of generated blobs')
plt.show()

对应结果如下图所示：

生成的图片如下所示：

查看分布的情况：

import matplotlib.pyplot as plt

# 查看数据分布
color = ["red", "pink"]
for i in range(2):  # 由于 y 只有 0 和 1 两类，因此只需要两个循环
    plt.scatter(X[y == i, 0], X[y == i, 1], 
                marker='o',  # 点的形状
                s=8,         # 点的大小
                c=color[i])  # 颜色

plt.xlabel('Feature 1')
plt.ylabel('Feature 2')
plt.title('Scatter Plot of Two Classes')
plt.show()

执行结果如下图所示：

对应的图片如下所示：

基于这个分布，我们来使用 K-Means 进行聚类。
首先，我们要猜测一下，这个数据中有几个簇？

cluster.labels

重要属性 labels_，查看聚好的类别，每个样本所对应的类

from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn.datasets import load_breast_cancer
import numpy as np

# 加载数据集
data = load_breast_cancer()
X = data.data

# 定义聚类的簇数
n_clusters = 3

# 使用KMeans进行聚类
cluster = KMeans(n_clusters=n_clusters, random_state=0).fit(X)

# 获取聚类结果的标签
y_pred = cluster.labels_

# 输出聚类的标签
print(y_pred)

• K-Means 因此并不需要建立模型或者预测结果，因此我们只需要 fit 就能够得到聚类结果了
• K-Means 也有接口 predict 和 fit_predict
• predict 表示学习数据 X 并对 X 的类进行预测（对分类器 fit 之后，再预测）
• fit_predict 不需要分类器.fit()之后都可以预测
• 对于全数据而言，分类器 fit().predict 的结果 = 分类器.fit_predict(X) = cluster.labels

执行结果如下图所示：

我们什么时候需要 predict？当数据量太大的时候，当我们数据量非常大，我们可以使用部分数据来帮助我们确认质心。
剩下的数据的聚类结果，使用 predict 来调用：

cluster_smallsub = KMeans(n_clusters=3, random_state=0).fit(X[:200])
sample_pred = cluster_smallsub.predict(X)
y_pred == sample_pred

执行结果如下图所示：

但这样的结果，肯定与直接 fit 全部数据会不一致，有时候，当我们不要求那么精确，或者我们的数据量实在太大，那我们可以使用这样的做法。