kmeans聚类 迭代时间远比层次聚类的要少，处理大数据，kmeans优势极为突出.。
对博客数据进行聚类，实验测试了: 层次聚类的列聚类（单词聚类）几乎要上1小时，而kmeans对列聚类只需要迭代4次！！ 快速极多。
如图：包含两个聚类的kmean聚类过程：
总思路：
将所有要聚类的博客，全部用word表示成一个向量，即每篇博客都是由单词组成的，然后形成了一个单词-博客 的矩阵，矩阵里的权重值就是单词在当前博客出现的总次数。
这样kmeans就是要将这些词频矩阵进行聚类。其实kmeans这里用到的距离相似度是用pearson。
聚类之前，先读取数据文件blogdata.txt.文本如下：
源文件第一列是博客名。第一行从第二列起，是这些博客的单词列表的所有单词。所以这里便有个wordlist。
这里的博客内容全部用单词表示，从第二行开始，每一行都是表示一篇博客。
def readfile(filename): #取得文件的所有内容，用数组存文件的每行数据 lines = [line for line in file(filename)] #获取矩阵的第一行数据，用数组列表columnames存储 所有列名 columnnames = [] columnnames = lines[0].strip().split('\t')[1:] #从数组下标为1的开始取，不要 下标为0的，因为下标为0，是“Blog”，删去，返回的是数组列表 rownames = [] data = [] splitwords = [] datatemp = [] for line in lines[1:]: #从下标为1的line数组里取各行，即从矩阵第二行开始去 splitwords = line.strip().split('\t') #每行的第一列是行名 ，rownames存的是所有行名 rownames.append(splitwords[0]) #剩下部分是该行对应的数据
# data.append(splitwords[1:]) #这里数据虽然是数字，但添加的是string类型，但是应该改成添加float类型 datatemp = [float(x) for x in splitwords[1:]] #即，datatemp存的是所有x的数组：[x]。 等式右边的一开始[]号不能省略啊 data.append(datatemp) # 最终data里的每个元素都是一个datatemp数组，也就是data每个元素就存着 矩阵一行，在本例，data每个元素就是存着一个博客的数据 return rownames,columnnames,rowsdata #rownames是博客名，方便以后将结果树状打印
这里的rownames将是wordnames:
rowsdata就是：
所以kmeans就是对上面这一串数字rowdata进行聚类的。
kmeans聚类步骤：
def kmeanscluster(rowsdata,distance = pearson , finalclusternumberK = 4):
1.随机创建k个中心点（对应博客聚类，则是创k个中心类似博客，但是这k个中心类似博客基本不会命中原来的博客，这k个中心点是新创建的
# 中心值博客的所有列的值（即单词的值）就是最小最大博客的平均值。 例如： 所有行里，对所有列 求出每列的最小大值，然后将两者平均，则中心博客 的所有列就是这些平均值 如：原数据为： 每行表示一个博客，列表示单词。数字表示单词在博客出现的次数。 0 0 2 1 ... 2 3 4 10 ... 4 6 0 0 ... 则对每列进行最小最大值，求出最大最小值博客： 最小值： 0 0 0 0 最大值：4 6 4 10
则中心博客的各列是 最小值博客 和最大值博客的 平均：
2 3 2 5
代码中，rangeslistofAllWords存储则会是：[ (0,4) ,(0,6) ,(0,4),(0,10)...... ] 所以[2,3 , 2, 5....] 就设为中心点
''' 但在下面代码实现中，求中心博客，并不是简单求平均值，而是引用了随机数！！即如radom()*(max-min) + min 若radom（）是0.2,则 最终中心博客是； (0.4 0.6 0.4 1 ) + (0 0 0 0) 为： 0.4 0.6 0.4 1 '''
代码如下：
#确定每个点的最小、大值，即确定一个单词 出现次数的最大最小值。即创2行单词数列 的二维数组，定义如下： rangeslistofAllWords=[] for i in range(len(rowsdata[0])): #对所有列进行遍历，每一列的最大最小值找出来，也就是每一个单词的最大最小出现次数找出来 minvalue = min(line[i] for line in rowsdata) maxvalue = max(line[i] for line in rowsdata) Elementofcolumn =(minvalue,maxvalue) rangeslistofAllWords.append(Elementofcolumn) #rangslistofallwords 每个元素里是一个元组
#随机创建k个中心点（对应博客聚类，则是创k个中心类似博客）。 meancluster =[ [(rangeslistofAllWords[j][1] - rangeslistofAllWords[j][0]) * random.random() + rangeslistofAllWords[j][0] for j in range(len(rowsdata[0]))] for i in range(0,finalclusternumberK)] # 创建i行 j列二维数组，i*j
2. 遍历数据所有行（即遍历所有博客），为每行找到匹配的中心点。 计算每行与每个中心点的距离（这里用的pearson距离），
对每行，匹配中心点，找出与该行距离最小的中心点，从而归入到该中心点的簇去，即放进lowestDistanceMatches[]去。记住放进去的是ID，而不是这些行本身。这样会简洁很多
#设置匹配列表 （如果用字典表示，怎样实现呢？？？？ lowestDistanceMatches =[[]for i in range (finalclusternumberK)] #初始化：二维数组，列表套列表 = ,并定义它列表的长度 #遍历数据的所有行，为每行找到匹配的中心点 （即距离该行最小的中心点） for j in range(len(rowsdata)): #遍历所有行 row = rowsdata[j] #方便记住row该行对应的id :j IndexofBestMatchmeancluster = 0 lowestdistance = distance(row,meancluster[0]) #初始化最小距离 for i in range(finalclusternumberK): #遍历所有的中心点 if distance(row,meancluster[i])< lowestdistance: lowestdistance = distance(row,meancluster[i]) IndexofBestMatchmeancluster = i # 只传下标ID， 跟选择排序一样。 lowestDistanceMatches[IndexofBestMatchmeancluster].append(j) # j是该行的下标，IndexofBestMatchmeancluster 为该行匹配的中心点的下标
3.把中心点变成其所有成员的平均位置处
#中心点重新分布，中心点为所在簇的平均值 for i in range(finalclusternumberK): #遍历所有的中心点 newmeanrowforallWords = [0.0]*len(rowsdata[0])#很重要！！ 初始化了数组列表，并且定义 数组列表的长度 ，为什么不[for i range(len(rowsdata))]呢？？ #遍历同一个簇下的所有行,从而求得 平均值的行 if len(lowestDistanceMatches[i] )>0: #有一些中心点是聚不到元素 for rowid in lowestDistanceMatches[i]: #lowestDistanceMatches[i] 存储着那些 聚敛在一起的博客行 。相当与二维数组[i][rowid] # print 'one ' for colid in range(len(rowsdata[0])): # 遍历中心点的所有列 newmeanrowforallWords[colid]+= rowsdata[rowid][colid] for j in range(len(newmeanrowforallWords)): #求平均 newmeanrowforallWords[j]/=len(lowestDistanceMatches[i]) # print newmeanrowforallWords meancluster[i]=newmeanrowforallWords
4. 迭代第2,3步，直到 lowestDistanceMatches[]里的元素不再变化。（要比较是否变化，就要多设一个以前匹配列表lastmatches来比较）
lastmatches = None for times in range(100): print '迭代 第%d 次：' % times
#在这里插入第2，3 步的 代码。第2,3步代码都与上一句print对齐，同属for times的内容。 最好是将下面终止条件一段代码，放在第2,3步代码 之间，可以早点break迭代
#终止条件： lowestDistanceMatches 匹配结果没变过，则说明聚类完成，结束 if lowestDistanceMatches == lastmatches: break lastmatches = lowestDistanceMatches
最终的目的就是求出lowestDistancematches[]
return lowestDistanceMatches
到此，kmean函数定义完成。
定义pearson距离 函数：
def pearson(v1,v2): # Simple sums sum1=sum(v1) sum2=sum(v2) # Sums of the squares sum1Sq=sum([pow(v,2) for v in v1]) sum2Sq=sum([pow(v,2) for v in v2]) # Sum of the products pSum=sum([v1[i]*v2[i] for i in range(len(v1))]) # Calculate r (Pearson score) num=pSum-(sum1*sum2/len(v1)) den=sqrt((sum1Sq-pow(sum1,2)/len(v1))*(sum2Sq-pow(sum2,2)/len(v1))) if den==0: return 0 return 1.0-num/den
对列聚类，定义转置矩阵 rotatematrix 即可。
最后，运行kmeans函数：
blognames ,wordnames, rowsdata = HierarchicalCluster.readfile("blogdata.txt") choice = int (raw_input(' 请输入：1表示行聚类：博客聚类； 输入2表示列聚类，单词kmeans聚类： ')) if choice == 1 : #为什么加了一个if ，运行就有问题？？？ print '行聚类：博客聚类 开始：' clusters = kmeanscluster(rowsdata, finalclusternumberK=4) #遍历结果，输出结果 for i in range(len(clusters)): print [ blognames[j] for j in clusters[i]] #一句输出等于下面三句！ # for j in clusters[i]: # print '%s ,'% blognames[j], # print '\n' else: print '列聚类（单词kmeans聚类）如下：' colsdata = rotatematrix(rowsdata) clusters = kmeanscluster(colsdata, finalclusternumberK=10) #遍历结果，输出结果 for i in range(len(clusters)): print [ wordnames[j] for j in clusters[i]] #一句输出等于下面三句！
运行结果：
缺点：
结果并不能如层次聚类那样图形化展示出来，还没找到这样第三方库，
树状图展示结果，效果会更好
附层次聚类代码：
def hcluster(rowsdata , distance = pearson): '''层次聚类：所有原始数据项当做一组聚类，最终所有组至底向上地聚类成一个聚类。 这里对 矩阵行 （行表示博客） 进行聚类，每一行数据当成一组。即对博客进行聚类，相似的博客聚在一起 循环体遍历计算： 每一组可能的配对 并计算它们的相关度closest，以此找到最佳配对。 相关度 用pearson距离来衡量 最佳匹配的两个聚类合并成一个聚类， 新生成的聚类所包含数据 等于 两个旧聚类的数据 求均值 的结果 一直循环直到只剩下一个聚类cluster[0]为止 变量定义： distances是一个字典,存储所有距离的计算值 id =i 表示第i个博客， lowestDistacePair =（i,j）表示一个元组，当前最小距离的一对，这一对簇即将合并成一个簇。 rowsdata[i]和vec存的内容都是：[0.0, 1.0, 0.0, 3.0, ''' currentclustid = -1 distancesDic = {} #distances是一个字典,存储所有距离的计算值 。如果是行聚类，存储距离的字典不会很大，因为是博客作为key.而如果是列聚类，字典会很大，因为单词word作为key.所以列聚类就不存储 这些距离了。直接比较 。 #最开始的聚类是数据集的行 '''所有聚类都放在一个数组cluster里，数组rowsdata会传到bicluster类的vec参数去。 clust是一个列表数组，该数组每个元素就是存着rowsdata一个元素，而rowsdata存的是矩阵一行的元素， 总之，clust数组存的是博客数组，一个元素存的是一个博客。clust数组一个元素就是矩阵一行 ''' clust = [bicluster(rowsdata[i],id = i) for i in range(len(rowsdata))] '''id =i 这一步很重要 ，第几个博客，则id为几。 等于第i行数据 clust存的是矩阵的每行。rowsdata每个元素赋给vec。 rowsdata[i]和vec存的内容都是：[0.0, 1.0, 0.0, 3.0,''' while len(clust)>1: #当聚类还剩最后一个，则跳出循环 lowestDistacePair = (0,1) closestness = distance(clust[0].vec , clust[1].vec) #先对矩阵第一行和第二行聚类，即对第一个博客、第二个博客聚类. #遍历每一个配对，寻找最小距离的一对，即找 lowestDistancePair for i in range(len(clust)): #一个clust[i]就代表一个博客 for j in range(i+1,len(clust)): #range(i,)添加 i很重要，这样就不用重复计算以计算好的距离，因为计算<i,j>距离和<j,i>距离是一样的，所以添加一个范围（i,）就省下极多时间 '''上面的字典distancesDic 那五句代码，可以不用，只用下面一句代码代替即可，只用下面 一句代码意思是，不需要存储距离''' d = distance(clust[i].vec ,clust[j].vec) if d<closestness : closestness = d lowestDistacePair = (i,j) #计算两个聚类的平均值 （在找到了最小距离的一对lowerstDistancePair后）,作为新合并簇的博客值 vec mergevec = [] #mergevec是数组 mergevec = [ (clust[lowestDistacePair[0]].vec[i] + clust[lowestDistacePair[1]].vec[i]) /2.0 for i in range(len(clust[0].vec)) ] #vec内容是：[0.0, 1.0, 0.0, 3.0,.....所以vec也是一个数组 #建立新的聚类簇,更新该簇信息 newcluster = bicluster( mergevec,left = clust[lowestDistacePair[0]], right = clust[lowestDistacePair[1]], distance = closestness, id = currentclustid ) #新合并的簇的id都是负数，currentclustid都是负数 #不在原始集合中的聚类（即新合并的聚类），其id为负数。 currentclustid -=1 #删去在clust的已经被合并的最小聚类。每次都删去最小的一对，以找下一对。。 #del数组是先要del[1],再del[0].顺序不能反。 #不然出错IndexError: list assignment index out of range:引用超过list最大索引。删除一定要先删除下标最大的，再删除下标最小的？？是吗？ del clust[lowestDistacePair[1]] del clust[lowestDistacePair[0]] clust.append(newcluster) #最终是将clust数组里所有元素都删掉，直到clust元素还剩下一个，即clust[0]. return clust[0]