K均值算法--应用

1. 应用K-means算法进行图片压缩

读取一张图片

观察图片文件大小，占内存大小，图片数据结构，线性化

用kmeans对图片像素颜色进行聚类

获取每个像素的颜色类别，每个类别的颜色

压缩图片生成：以聚类中收替代原像素颜色，还原为二维

观察压缩图片的文件大小，占内存大小

from sklearn.datasets import load_sample_image
from sklearn.cluster import KMeans
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import matplotlib.image as img
import sys
# 从库中读取一张照片
china = load_sample_image('china.jpg')

# 显示原图片
plt.imshow(china)
plt.show()

# 压缩图片
image = china[::3, ::3] 
x = image.reshape(-1, 3)
plt.imshow(image)
plt.show()

#使用机器学习K-Means算法压缩
# 定义聚类中心
n_colors = 64 
model = KMeans(n_colors)
#预测
label = model.fit_predict(x)
colors = model.cluster_centers_
# 然后用聚类中心的颜色代替原来的颜色值。
new_image = colors[label].reshape(image.shape)
# 图片转换为 8位无符号整型
new_image = new_image.astype(np.uint8)
plt.imshow(new_image)
plt.show()

第一张原图

第二张压缩图

 第三张使用KMeans算法压缩图片

保存图片

查看原图和压缩图所占内存大小

 

2. 观察学习与生活中可以用K均值解决的问题。

从数据-模型训练-测试-预测完整地完成一个应用案例。

import matplotlib.pyplot as plt
import sklearn.datasets as ds
import matplotlib.colors
#造数据
N=800
centers=4
# 生成2000个（默认）2维样本点集合，中心点5个
data,y=ds.make_blobs(N,centers=centers,random_state=0)
#原始数据分布
#pylot使用rc配置文件来自定义图形的各种默认属性，包括窗体大小、每英寸的点数、线条宽度、颜色、样式、坐标轴、坐标和网络属性、文本、字体等。
matplotlib.rcParams['font.sans-serif'] = [u'SimHei']
matplotlib.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
cm = matplotlib.colors.ListedColormap(list('rgbm'))
plt.scatter(data[:,0],data[:,1],c=y,cmap=cm)
plt.title(u'原始数据分布')
plt.grid()
plt.show()

#使用K-Means算法
from sklearn.cluster import KMeans
# n_clusters=k
model=KMeans(n_clusters=3,init='k-means++')
#聚类预测
y_pre=model.fit_predict(data)
plt.scatter(data[:,0],data[:,1],c=y_pre,cmap=cm)
plt.title(u'K-Means聚类')
plt.grid()
plt.show()

 

#查看原数据
print(data[:,0],data[:,1])

# 查看预测后数据
print(y_pre)

 

文本聚类

# -*- coding: utf-8 -*-
import os
import re
from os import listdir
import jieba
from sklearn import feature_extraction
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfTransformer
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
from sklearn.cluster import KMeans
 
all_file=listdir('E:/201706120017赖志豪.txt') #获取文件夹中所有文件名#数据集地址
outputDir="E:/output.txt" #结果输出地址
labels=[] #用以存储名称
corpus=[] #空语料库
size=200#测试集容量
 
def buildSW():
    '''停用词的过滤'''
    typetxt=open('word.txt') #停用词文档地址
    texts=['u3000','
',' '] #爬取的文本中未处理的特殊字符
    '''停用词库的建立'''
    for word in typetxt:
        word=word.strip()
        texts.append(word)
    return texts
 
def buildWB(texts):
    '''语料库的建立'''
    for i in range(0,len(all_file)):
        filename=all_file[i]
        filelabel=filename.split('.')[0]
        labels.append(filelabel) #名称列表
        file_add='***'+ filename #数据集地址
        doc=open(file_add,encoding='utf-8').read()
        data=jieba.cut(doc) #文本分词
        data_adj=''
        delete_word=[]
        for item in data:
            if item not in texts: #停用词过滤
                # value=re.compile(r'^[0-9]+$')#去除数字
                value = re.compile(r'^[u4e00-u9fa5]{2,}$')#只匹配中文2字词以上
                if value.match(item):
                    data_adj+=item+' '
            else:
                delete_word.append(item)
        corpus.append(data_adj) #语料库建立完成
    # print(corpus)
    return corpus
 
def countIdf(corpus):
    vectorizer=CountVectorizer()#该类会将文本中的词语转换为词频矩阵，矩阵元素a[i][j] 表示j词在i类文本下的词频
    transformer=TfidfTransformer()#该类会统计每个词语的tf-idf权值
    tfidf=transformer.fit_transform(vectorizer.fit_transform(corpus))#第一个fit_transform是计算tf-idf，第二个fit_transform是将文本转为词频矩阵
    weight=tfidf.toarray()#将tf-idf矩阵抽取出来，元素a[i][j]表示j词在i类文本中的tf-idf权重

 
    return weight
 
def Kmeans(weight,clusters,correct):
    mykms=KMeans(n_clusters=clusters)
    y=mykms.fit_predict(weight)
    result=[]
 
    for i in range(0,clusters):
        label_i=[]
        gp=0
        jy=0
        xz=0
        ty=0
        for j in range(0,len(y)):
            if y[j]==i:
                label_i.append(labels[j])
                type=labels[j][0:2]
                if(type=='gp'):
                    gp+=1
                elif(type=='jy'):
                    jy+=1
                elif(type=='xz'):
                    xz+=1
                elif(type=='ty'):
                    ty+=1
        max=jy
        type='教育'
        if(gp>jy):
            max=gp
            type='股票'
        if(max<xz):
            max=xz
            type='星座'
        if(max<ty):
            max=ty
            type='体育'
        correct[0]+=max
        result.append('类别'+'('+type+')'+':'+str(label_i))
    return result
 
def output(result,outputDir,clusters):
    outputFile='out'
    type='.txt'
    count=0
    while(os.path.exists(outputDir+outputFile+type)):
        count+=1
        outputFile='out'+str(count)
    doc = open(outputDir+outputFile+type, 'w')
    for i in range(0,clusters):
        print(result[i], file=doc)
    print('本次分类总样本数目为:'+str(size)+' 其中正确分类数目为:'+str(correct[0])+' 正确率为：'+str(correct[0]/size), file=doc)
    doc.close()
 
texts=buildSW()
corpus=buildWB(texts)
weight=countIdf(corpus)
clusters=4
correct=[0]#正确量
result=Kmeans(weight,clusters,correct)
output(result,outputDir,clusters)
print('finish')

词频统计结果