Meanshift均值漂移算法

 

 

通俗理解Meanshift均值漂移算法 

Meanshift车手?? 漂移?? 秋名山???   不,不,他是一组算法,  今天我就带大家来了解一下机器学习中的Meanshift均值漂移.

Meanshift算法他的本质是一个迭代的过程 , 我先给大家讲一下他的底层原理

 

 

1)概述

Mean-shift（均值迁移）的基本思想：在数据集中选定一个点，然后以这个点为圆心，r为半径，画一个圆(二维下是圆)，求出这个点到所有点的向量的平均值，而圆心与向量均值的和为新的圆心，然后迭代此过程，直到满足一点的条件结束。

后来在此基础上加入了 核函数 和 权重系数 ，使得Mean-shift 算法开始流行起来。目前它在聚类、图像平滑、分割、跟踪等方面有着广泛的应用。

 

2) 图解过程

为了方便大家理解，借用下几张图来说明Mean-shift的基本过程。

第一张图有一个子中心点,她向四周最近的点开始寻找,找到圆心与向量均值的和为新的圆心,然后依次循环,直到满足条件,则不会再寻找其他圆心点

3）Mean-shift 算法函数

a）核心函数：sklearn.cluster.MeanShift(核函数：RBF核函数)

由上图可知，圆心(或种子)的确定和半径(或带宽)的选择，是影响算法效率的两个主要因素。所以在sklearn.cluster.MeanShift中重点说明了这两个参数的设定问题。

b）主要参数

bandwidth ：半径(或带宽)，float型。如果没有给出，则使用sklearn.cluster.estimate_bandwidth计算出半径(带宽).（可选）

seeds :圆心（或种子），数组类型，即初始化的圆心。（可选）

bin_seeding ：布尔值。如果为真，初始内核位置不是所有点的位置，而是点的离散版本的位置，其中点被分类到其粗糙度对应于带宽的网格上。将此选项设置为True将加速算法，因为较少的种子将被初始化。默认值：False.如果种子参数(seeds)不为None则忽略。

c）主要属性

cluster_centers_ : 数组类型。计算出的聚类中心的坐标。

labels_ :数组类型。每个数据点的分类标签。

 

4)代码详解  这里用到的是一组贝叶斯数据

 

#分割数据集,拆分数据

#坐标轴负一问题
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] =False
#分割数据集
from sklearn.model_selection import train_test_split
data=pd.read_csv('./贝叶斯.csv',header=None)
print(data.shape) #显示几行几列

#拆分数据
dataset_X,dataset_y =data.iloc[:,:-1],data.iloc[:,-1]
# print(dataset_X.head())

## 将pandas转为np.ndarray 可以用dataset = df.as_matrix()
dataset_X =dataset_X.values
dataset_y =dataset_y.values

#估算带宽
from sklearn.cluster import estimate_bandwidth,MeanShift
# estimate_bandwidth有估计带宽的意思 n_clusters聚类的个数 quantile分位数,分位点
bandwidth = estimate_bandwidth(dataset_X,quantile=0.1,n_samples=len(dataset_X))
#打印出带宽
print(bandwidth).

#初始化聚类模型 band带宽 bin_seeding网格化数据点(加速模型)
meanshift = MeanShift(bandwidth=bandwidth,bin_seeding=True)
# 训练模型
meanshift.fit(dataset_X)
print(meanshift.cluster_centers_)
print(meanshift.labels_)

此时打印除掉数据如下,

#最后一步,将图形绘制出,查看一下效果

def visual_meanshift_effect(meanshift,dataset):
assert dataset.shape[1]==2,'only support dataset with 2 features'
X=dataset[:,0]
Y=dataset[:,1]
X_min,X_max=np.min(X)-1,np.max(X)+1
Y_min,Y_max=np.min(Y)-1,np.max(Y)+1
X_values,Y_values=np.meshgrid(np.arange(X_min,X_max,0.01),
np.arange(Y_min,Y_max,0.01))
# 预测网格点的标记
predict_labels=meanshift.predict(np.c_[X_values.ravel(),Y_values.ravel()])
predict_labels=predict_labels.reshape(X_values.shape)
plt.figure()
plt.imshow(predict_labels,interpolation='nearest',
extent=(X_values.min(),X_values.max(),
Y_values.min(),Y_values.max()),
cmap=plt.cm.Paired,
aspect='auto',
origin='lower')

# 将数据集绘制到图表中
plt.scatter(X,Y,marker='v',facecolors='none',edgecolors='k',s=30)

# 将中心点绘制到图中
centroids=meanshift.cluster_centers_
plt.scatter(centroids[:,0],centroids[:,1],marker='o',
s=100,linewidths=2,color='k',zorder=5,facecolors='b')
plt.title('MeanShift effect graph')
plt.xlim(X_min,X_max)
plt.ylim(Y_min,Y_max)
plt.xlabel('feature_0')
plt.ylabel('feature_1')
plt.show()
visual_meanshift_effect(meanshift,dataset_X)