机器学习07--无监督学习-K-means算法

无监督学习

通俗来讲，无监督学习就是没有目标值

无监督学习包含算法

• 聚类
  • K-means(K均值聚类)
• 降维
  • PCA

K-means原理

K-means的聚类效果图

K-means聚类步骤

1. 随机设置K个特征空间内的点作为初始的聚类中心
2. 对于其他每个点计算到K个中心的距离，未知的点选择最近的一个聚类中心点作为标记类别
3. 接着对着标记的聚类中心之后，重新计算出每个聚类的新中心点（平均值）
4. 如果计算得出的新中心点与原中心点一样，那么结束，否则重新进行第二步过程

K-meansAPI

sklearn.cluster.KMeans(n_clusters=8,init=‘k-means++’)

• k-means聚类
• n_clusters:开始的聚类中心数量
• init:初始化方法，默认为'k-means ++’
• labels_:默认标记的类型，可以和真实值比较（不是值比较）

案例：k-means对Instacart Market用户聚类

import pandas as pd
from sklearn.decomposition import PCA
from sklearn.cluster import KMeans

# 1、获取数据集
# ·商品信息- products.csv：
# Fields：product_id, product_name, aisle_id, department_id
# ·订单与商品信息- order_products__prior.csv：
# Fields：order_id, product_id, add_to_cart_order, reordered
# ·用户的订单信息- orders.csv：
# Fields：order_id, user_id,eval_set, order_number,order_dow, order_hour_of_day, days_since_prior_order
# ·商品所属具体物品类别- aisles.csv：
# Fields：aisle_id, aisle
products = pd.read_csv("../dataset/products.csv")
order_products = pd.read_csv("../dataset/order_products__prior.csv")
orders = pd.read_csv("../dataset/orders.csv")
aisles = pd.read_csv("../dataset/aisles.csv")

# 2、合并表，将user_id和aisle放在一张表上
# 1）合并orders和order_products on=order_id tab1:order_id, product_id, user_id
tab1 = pd.merge(orders, order_products, on=["order_id", "order_id"])
# 2）合并tab1和products on=product_id tab2:aisle_id
tab2 = pd.merge(tab1, products, on=["product_id", "product_id"])
# 3）合并tab2和aisles on=aisle_id tab3:user_id, aisle
tab3 = pd.merge(tab2, aisles, on=["aisle_id", "aisle_id"])

# 3、交叉表处理，把user_id和aisle进行分组
table = pd.crosstab(tab3["user_id"], tab3["aisle"])

# 4、主成分分析的方法进行降维
# 1）实例化一个转换器类PCA
transfer = PCA(n_components=0.95)
# 2）fit_transform
data = transfer.fit_transform(table)
data_new = data[:500]
km = KMeans(n_clusters=3)
km.fit(data_new)
y_predict = km.predict(data_new)
print(y_predict)

Kmeans性能评估指标

轮廓系数

注：对于每个点i 为已聚类数据中的样本 ，b_i 为i 到其它族群的所有样本的距离最小值，a_i 为i 到本身簇的距离平均值。最终计算出所有的样本点的轮廓系数平均值

分析

• 1、计算出蓝1离本身族群所有点的距离的平均值a_i

• 2、蓝1到其它两个族群的距离计算出平均值红平均，绿平均，取最小的那个距离作为b_i

• 根据公式：极端值考虑：如果b_i >>a_i: 那么公式结果趋近于1；如果a_i>>>b_i: 那么公式结果趋近于-1

结论

如果b_i>>a_i:趋近于1效果越好， b_i<<a_i:趋近于-1，效果不好。轮廓系数的值是介于 [-1,1] ，越趋近于1代表内聚度和分离度都相对较优。

轮廓系数API

• sklearn.metrics.silhouette_score(X, labels)
  • 计算所有样本的平均轮廓系数
  • X：特征值
  • labels：被聚类标记的目标值

silhouette_score(data_new, y_predict)

K-means总结

• 特点分析：采用迭代式算法，直观易懂并且非常实用
• 缺点：容易收敛到局部最优解(多次聚类)