KMeans算法-手写数字图像识别

数据聚类是无监督学习的主流应用。最经典并易用的聚类模型，是K-means算法。该算法要求我们预设聚类的个数，然后不断更新聚类中心；经过几轮迭代后，让所有数据点到其所属聚类中心距离的平方和趋于稳定。

K-means算法

模型介绍：

算法执行过程：

1.随机设K个特征空间内的点作为初始的聚类中心；

2.对于根据每个数据的特征向量，从K个聚类中心中寻找距离最近的一个，并把该数据标记为从属于这个聚类中心

3.在所有的数据都被标记过聚类中心后，根据这些数据新分配的类簇，重新对K个聚类中心进行计算

4.如果一轮下来，所有数据点从属对聚类中心与上一次的分配的类簇没有变化，停止迭代，否则回到步骤2继续执行

前面在支持向量机（分类）采用了scikit-learn内部集成的手写数字图像数据，是原始数据集合的一部分。而本次，我们使用该数据的完整版本：https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/optdigits/

Python源码：

#coding=utf-8import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport pandas as pd#-------------from sklearn.cluster import KMeans#-------------from sklearn import metrics#-------------from sklearn.metrics import silhouette_score#-------------load datadigits_train=pd.read_csv('https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/optdigits/optdigits.tra',header=None)digits_test=pd.read_csv('https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/optdigits/optdigits.tes',header=None)#sperate 64 dimens picutre pixels features with 1 dimen target numberX_train=digits_train[np.arange(64)]y_train=digits_train[64]X_test=digits_test[np.arange(64)]y_test=digits_test[64]#-------------training#initialize,and set cluster numskmeans=KMeans(n_clusters=10)kmeans.fit(X_train)y_pred=kmeans.predict(X_test)#-------------performance measure by ARI(Adjusted Rand Index)print metrics.adjusted_rand_score(y_test,y_pred)

Result：

0.667773154268

完整的手写数字图像分为两个数据集合，其中训练样本3823条，测试数据1797条，图像通过8*8的像素矩阵表示，共有64个像素维度；1个目标维度涌来标记每个图像样本代表的数字类别。没有缺失的特征值，并且无论训练样本还是测试样本，在数字类别方面都采样的非常平均，非常规整。

性能评估：有两种方法

1）如果被用来评估的数据本身带有正确的类别信息，则使用Adjusted Rand Index（ARI）。ARI指标与分类问题中计算准确性（Accuracy）的方法类似，也兼顾了类簇无法和分类标记一一对应的问题。

2）如果被用于评估的数据没有所属类别，那么我们习惯使用轮廓系数（Silhouette Coefficient）来度量聚类结果的质量。轮廓系数同时兼顾来聚类的凝聚度（Cohesion）和分离度（Seperation），用于评估聚类的效果，取值范围为［－1，1］。轮廓系数值越大，表示聚类效果越好。

为了说明轮廓系数与聚类效果的关系，下面对一组简单的数据进行分析。

Python源码：

#coding=utf-8import numpy as npfrom sklearn.cluster import KMeansimport matplotlib.pyplot as pltfrom sklearn.metrics import silhouette_score#-------------performance measure by Silhouette Coefficient#cut 3*2=6,6 maps, and draw on map 1plt.subplot(3,2,1)#initialize datax1=np.array([1,2,3,1,5,6,5,5,6,7,8,9,7,9])x2=np.array([1,3,2,2,8,6,7,6,7,1,2,1,1,3])X=np.array(zip(x1,x2)).reshape(len(x1),2)#plt.xlim([0,10])plt.xlim([0,10])plt.title('Instances')plt.scatter(x1,x2)colors=['b','g','r','c','m','y','k','b']markers=['o','s','D','v','^','p','*','+']clusters=[2,3,4,5,8]subplot_counter=1sc_scores=[]for t in clusters:    subplot_counter+=1    plt.subplot(3,2,subplot_counter)    kmeans_model=KMeans(n_clusters=t).fit(X)    for i,l in enumerate(kmeans_model.labels_):        plt.plot(x1[i],x2[i],color=colors[1],marker=markers[1],ls='None')    plt.xlim([0,10])    plt.ylim([0,10])    sc_score=silhouette_score(X,kmeans_model.labels_,metric='euclidean')    sc_scores.append(sc_score)    plt.title('K=%s,silhouette coefficient=%0.03f'%(t,sc_score))plt.figure()plt.plot(clusters,sc_scores,'*-')plt.xlabel('Number of Clusters')plt.ylabel('Silhouette Coefficient Score')plt.show()

Result:

可以观察到聚类中心数量为3，轮廓系数最大，此时也符合数据的分布特点，是想对较为合理的类簇数量。

算法特点：K-Means聚类模型采用的迭代式算法，直观易懂，但有两大缺陷：1.容易收敛到局部最优解；2.需要预先设定簇的数量。

可以用一种“肘部”观察法粗略的预估想对合理的类簇个数。理想条件下，折线在不断下降并且趋于平缓的过程中有斜率的拐点，意味着从这个拐点对应的K值开始，类簇中心的增加不会过于破坏数据聚类的结构。

Python源码：

#coding=utf-8import numpy as npfrom sklearn.cluster import KMeansimport matplotlib.pyplot as pltfrom scipy.spatial.distance import cdist#random generate 3 clusters,each cluster has 10 datascluster1=np.random.uniform(0.5,1.5,(2,10))cluster2=np.random.uniform(5.5,6.5,(2,10))cluster3=np.random.uniform(3.0,4.0,(2,10))#draw the pictureX=np.hstack((cluster1,cluster2,cluster3)).Tplt.scatter(X[:,0],X[:,1])plt.xlabel('x1')plt.xlabel('x2')plt.show()#K=range(1,10)meandistortions=[]for k in K:    kmeans=KMeans(n_clusters=k)    kmeans.fit(X)    meandistortions.append(sum(np.min(cdist(X,kmeans.cluster_centers_,'euclidean'),axis=1))/X.shape[0])plt.plot(K,meandistortions,'bx-')plt.xlabel('k')plt.ylabel('Average Dispersion')plt.title('Selecting k with the Elbow Method')plt.show()

Result：

随机采样3个类簇的数据点，当类簇数量为1或者2时，样本距所属类簇的平均距离的下降速度很快，说明更改K值回让整体聚类结构有很大改变，也意味着新的聚类数量让算法有更大的收敛空间，这样的K值不能反映真实的类簇数量。当K＝3时，平均距离的下降有了显著放缓，意味着进一步增加K值不再会有利于算法的收敛，K＝3时想对最佳的类簇数量。