通过实例快速掌握sklearn中的kmeans聚类----python数据分析,聚类,pandas

算法的基本内容和计算方法引自百度，本文重点介绍KMeans在python数据分析的实现，快速掌握利用sklearn实现聚类分析的操作方法，先会用在应用中进一步理解内涵也是一种学习途径。

Kmeans算法

k-means算法接受参数 k；然后将事先输入的n个数据对象划分为 k个聚类以便使得所获得的聚类满足：同一聚类中的对象相似度较高；而不同聚类中的对象相似度较小。聚类相似度是利用各聚类中对象的均值所获得一个“中心对象”（引力中心）来进行计算的。

K-means算法是最为经典的基于划分的聚类方法，是十大经典数据挖掘算法之一。K-means算法的基本思想是：以空间中k个点为中心进行聚类，对最靠近他们的对象归类。通过迭代的方法，逐次更新各聚类中心的值，直至得到最好的聚类结果。

假设要把样本集分为c个类别，算法描述如下：

（1）适当选择c个类的初始中心；

（2）在第k次迭代中，对任意一个样本，求其到c个中心的距离，将该样本归到距离最短的中心所在的类；

（3）利用均值等方法更新该类的中心值；

（4）对于所有的c个聚类中心，如果利用（2）（3）的迭代法更新后，值保持不变，则迭代结束，否则继续迭代。

该算法的最大优势在于简洁和快速。算法的关键在于初始中心的选择和距离公式。

算法流程

首先从n个数据对象任意选择 k 个对象作为初始聚类中心；而对于所剩下其它对象，则根据它们与这些聚类中心的相似度（距离），分别将它们分配给与其最相似的（聚类中心所代表的）聚类；然后再计算每个所获新聚类的聚类中心（该聚类中所有对象的均值）；不断重复这一过程直到标准测度函数开始收敛为止。一般都采用均方差作为标准测度函数. k个聚类具有以下特点：各聚类本身尽可能的紧凑，而各聚类之间尽可能的分开。

具体流程

输入：k, data[n];

（1） 选择k个初始中心点，例如c[0]=data[0],…c[k-1]=data[k-1];

（2） 对于data[0]….data[n], 分别与c[0]…c[k-1]比较，假定与c[i]差值最少，就标记为i;

（3） 对于所有标记为i点，重新计算c[i]={ 所有标记为i的data[j]之和}/标记为i的个数；

（4） 重复(2)(3),直到所有c[i]值的变化小于给定阈值。

Python中kmeans算法实现

l  输入数据为两列数据x,y,保存在txt文本中

l  KMeans().fit(data)里的data为矩阵数据，矩阵为(数据点)x(数据类型)的规格这里为nx2，聚类根据两个类型数据的n个观测值来进行聚类

l  center=kmeans.cluster_centers_得到聚类后的聚类中心，同样为4x2的矩阵(center)，4类各自的中心对应的x,y值

l  labels=kmeans.labels_得到聚类后每一组数据对应的类型标签，数据为一个列表labels[1,2,3,1]对应每一组数据的类别

l  理解上述输入和输出参数即可快速利用sklearn.cluster.KMeans来实现聚类。

import pandas as pdimport matplotlib.pyplot as plt#读取文本数据到DataFrame中，将数据转换为matrix，保存在dataSet中df = pd.read_table('d:/22.txt')dataSet = df.as_matrix(columns=None)# n_clusters=4，参数设置需要的分类这里设置成4类kmeans = KMeans(n_clusters=4, random_state=0).fit(dataSet)#center为各类的聚类中心，保存在df_center的DataFrame中给数据加上标签center = kmeans.cluster_centers_df_center = pd.DataFrame(center, columns=['x', 'y'])#标注每个点的聚类结果labels = kmeans.labels_#将原始数据中的索引设置成得到的数据类别，根据索引提取各类数据并保存df = pd.DataFrame(dataSet, index=labels, columns=['x', 'y'])df1 = df[df.index==0]df2 = df[df.index==1]df3 = df[df.index==2]df4 = df[df.index==3]#绘图plt.figure(figsize=(10,8), dpi=80)axes = plt.subplot()#s表示点大小，c表示color，marker表示点类型，DataFrame数据列引用参考博客其他文章type1 = axes.scatter(df1.loc[:,['x']], df1.loc[:,['y']], s=50, c='red', marker='d')type2 = axes.scatter(df2.loc[:,['x']], df2.loc[:,['y']], s=50, c='green', marker='*')type3 = axes.scatter(df3.loc[:,['x']], df3.loc[:,['y']], s=50, c='brown', marker='p')type4 = axes.scatter(df4.loc[:,['x']], df4.loc[:,['y']], s=50, c='black')#显示聚类中心数据点type_center = axes.scatter(df_center.loc[:,'x'], df_center.loc[:,'y'], s=40, c='blue')plt.xlabel('x', fontsize=16)plt.ylabel('y', fontsize=16)axes.legend((type1, type2, type3, type4, type_center), ('0','1','2','3','center'), loc=1)plt.show()