如何利用python实现kmeans聚类

目录

一、先上手撸代码!

二、接下来是调库代码!(sklearn)

附:对k-means算法的认识

总结

一、先上手撸代码!

1、首先是导入所需要的库和数据

import pandas as pd import numpy as np import random import math import matplotlib.pyplot as plt # 这两行代码解决 plt 中文显示的问题 plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False df = pd.read_excel('13信科学生成绩.xlsx') data = np.array(df) df.head(10)

先给大伙们看看数据集长啥样:

用matplotlib简单的可视化一下初始数据:

# 输入数据 x = data.T[0] y = data.T[1] plt.scatter(x, y, s=50, c='r') # 画散点图 plt.xlabel('平时') # 横坐标轴标题 plt.ylabel('期末') # 纵坐标轴标题 plt.show()

 2、接下来就是kmeans的核心算法了

k=3 i = 1 min1 = data.min(axis = 0) max1 = data.max(axis = 0) #在数据最大最小值中随机生成k个初始聚类中心,保存为t centre = np.empty((k,2)) for i in range(k): centre[i][0] = random.randint(min1[0],max1[0])#平时成绩 centre[i][1] = random.randint(min1[1],max1[1])#期末成绩 while i<500: #计算欧氏距离 def euclidean_distance(List,t): return math.sqrt(((List[0] - t[0])**2 + (List[1] - t[1])**2)) #每个点到每个中心点的距离矩阵 dis = np.empty((len(data),k)) for i in range(len(data)): for j in range(k): dis[i][j] = euclidean_distance(data[i],centre[j]) #初始化分类矩阵 classify = [] for i in range(k): classify.append([]) #比较距离并分类 for i in range(len(data)): List = dis[i].tolist() index = List.index(dis[i].min()) classify[index].append(i) #构造新的中心点 new_centre = np.empty((k,2)) for i in range(len(classify)): new_centre[i][0] = np.sum(data[classify[i]][0])/len(classify[i]) new_centre[i][1] = np.sum(data[classify[i]][1])/len(classify[i]) #比较新的中心点和旧的中心点是否一样 if (new_centre == centre).all(): break else: centre = new_centre i = i + 1 # print('迭代次数为:',i) print('聚类中心为:',new_centre) print('分类情况为:',classify)

注意!!!这里的k是指分成k类,读者可以自行选取不同的k值做实验

3、可视化部分(将不用类用不同颜色区分开来~~)

mark = ['or', 'ob', 'og', 'ok','sb', 'db', '<b', 'pb'] #红、蓝、绿、黑四种颜色的圆点 #mark=['sb', 'db', '<b', 'pb'] plt.figure(3)#创建图表1 for i in range(0,k): x=[] y=[] for j in range(len(classify[i])): x.append(data[classify[i][j]][0]) y.append(data[classify[i][j]][1]) plt.xlim(xmax=105,xmin=45) plt.ylim(ymax=85,ymin=-5) plt.plot(x,y,mark[i]) #plt.show()

 一起来康康可视化结果8!!

二、接下来是调库代码!(sklearn) import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.cluster import KMeans from sklearn import metrics df = pd.read_excel('13信科学生成绩.xlsx') data = np.array(df) y_pred=KMeans(n_clusters=3,random_state=9).fit_predict(data) plt.scatter(data[:,0],data[:,1],c=y_pred) plt.show() print(metrics.calinski_harabasz_score(data,y_pred))

 可视化结果和手撸的结果略有差别,有可能是数据集的问题,也有可能是k值选取的问题,各位亲们不需要担心!!!

附:对k-means算法的认识

1.优点

(1)算法快速、简单。

(2)对大数据集有较高的效率并且是可伸缩性的。

(3)时间复杂度近于线性,而且适合挖掘大规模数据集。K-Means聚类算法的时间复杂度是O(nkt) ,其中n代表数据集中对象的数量,t代表着算法迭代的次数,k代表着簇的数目。

2.缺点

(1)聚类是一种无监督的学习方法,在 K-means 算法中 K 是事先给定的,K均值算法需要用户指定创建的簇数k,但这个 K 值的选定是非常难以估计的。

(2)在 K-means 算法中,首先需要根据初始聚类中心来确定一个初始划分,然后对初始划分进行优化。这个初始聚类中心的选择对聚类结果有较大的影响,一旦初始值选择的不好,可能无法得到有效的聚类结果,这也成为 K-means算法的一个主要问题。

(3)从 K-means 算法框架可以看出,该算法需要不断地进行样本分类调整,不断地计算调整后的新的聚类中心,因此当数据量非常大时,算法的时间开销是非常大的。所以需要对算法的时间复杂度进行分析、改进,提高算法应用范围,而这导致K均值算法在大数据集上收敛较慢。

总结

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