k_means算法+python实现

文章目录

• 一、原理
• 二、算法步骤
• 三、实例如下：
• 四、python代码实现：

一、原理

K均值算法使用的聚类准则函数是误差平方和准则，通过反复迭代优化聚类结果，使所有样本到各自所属类别的中心的距离平方和达到最小。

二、算法步骤

设迭代次数 r = 0

1. 如果把数据分成k个类，则第一步选前k个点作为第一批聚类中心：Z1(r )，Z2(r )…Zk(r )
2. 将所有的数据与各个聚类中心求距离（根据实际情况选择欧式、马氏等距离），然后将各数据点分配到离自己最近的聚类中心（相当于分类）。
3. 对于分好的类，求每个类的重心，作为新的聚类中心。获得新一批的聚类中心Z1(r+1)、Z2(r+1)…Zk(r+1)
4. 如果新一批的聚类中心与上一批的聚类中心完全相等，则停止迭代，否则重复步骤2~4

三、实例如下：

根据调查得到某地10所学校的数据(见下表)，试采用k_means算法编写程序，将这些学校按三种类别聚类。

四、python代码实现：

import numpy as np

'''
    k-means算法
'''

#标签
label_set = [
    '学校1','学校2','学校3','学校4','学校5',
    '学校6','学校7','学校8','学校9','学校10'
]
#数据
data_set = np.array([
    [2088,562.05,42,434],
    [10344.8,4755,76,1279],
    [2700,4100,56,820],
    [3967,3751,67,990],
    [5850.24,6173.25,78,1240],
    [1803.26,5224.99,72,1180],
    [2268,8011,56,800],
    [32000,18000,200,2000],
    [100000,30000,200,1100],
    [173333,60000,420,2552]
])

#标准化
def normal_dataSet(data_set):
    mean = np.mean(data_set,axis=0)
    std = np.std(data_set,axis=0)
    dataSet =  (data_set-mean)/std
    return dataSet



#计算欧氏距离
def O_distance(x, y):
    dis = np.sqrt(np.sum(np.square(x-y)))
    return dis

#第一步获取聚类中心（直接获取前k个作为中心）
def get_cluster_center(dataSet, k):
    Z = []
    for i in range(k):
        Z.append(dataSet[i])
    return np.array(Z)

#根据离聚类中心Z的距离分类
def classify(dataSet, Z):
    result = {}
    for i in range(len(Z)):
        result['第'+str(i+1)+'类'] = []
    for j in range(len(dataSet)):
        min_class = 0 #初始类
        min_dis = O_distance(dataSet[j],Z[0]) #初始最小的距离
        for i in range(len(Z)):
            dis = O_distance(dataSet[j],Z[i])
            min_dis = dis if dis < min_dis else min_dis
            if(min_dis == dis):
                min_class = i
        result['第'+str(min_class+1)+'类'].append(j)
    return result

#获取新的聚类中心
def get_new_cluster_center(result,dataSet):
    Z=[]
    new_result = {}
    #因为result保存的是各类别对应的各点在dataSet的下标
    #需要将下标转化为dataSet中实际值
    for key in result.keys():
        new_result[key] = []
        for index in result[key]:
            new_result[key].append(dataSet[index])
        avg = np.mean(np.array(new_result[key]),axis=0)
        Z.append(avg)
    return np.array(Z)



#k_means算法，将数据集分成k份
def k_means(dataSet, k):
    result = {} #分类结果
    Z = get_cluster_center(dataSet, k) #初始的聚类中心
    result = classify(dataSet, Z) #第一次分类

    old_Z = Z
    new_Z = get_new_cluster_center(result,dataSet) #获取新的聚类中心
    #迭代
    while ((old_Z!=new_Z).any()):
        result = classify(dataSet, new_Z)
        old_Z = new_Z.copy()
        new_Z = get_new_cluster_center(result,dataSet)
    return result


    



# k_means(data_set_1,None,2)

dataSet = normal_dataSet(data_set)#标准化处理
result = k_means(dataSet ,3)#分步聚类
#打印分类结果
for key in result.keys():
    print(key,end=': ')
    for index in result[key]:
        print(label_set[index],end=' ')
    print()

运行结果如下：

第1类: 学校1
第2类: 学校8 学校9 学校10 
第3类: 学校2 学校3 学校4 学校5 学校6 学校7