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python实现聚类算法原理

2019年06月18日 01:49  | 萬仟网IT编程  | 我要评论

本文主要内容:

  • 聚类算法的特点
  • 聚类算法样本间的属性(包括,有序属性、无序属性)度量标准
  • 聚类的常见算法,原型聚类(主要论述k均值聚类),层次聚类、密度聚类
  • k均值聚类算法的python实现,以及聚类算法与em最大算法的关系
  • 参考引用

先上一张gif的k均值聚类算法动态图片,让大家对算法有个感性认识:

其中:n=200代表有200个样本,不同的颜色代表不同的簇(其中 3种颜色为3个簇),星星代表每个簇的簇心。算法通过25次迭代找到收敛的簇心,以及对应的簇。 每次迭代的过程中,簇心和对应的簇都在变化。

聚类算法的特点

聚类算法是无监督学习算法和前面的有监督算法不同,训练数据集可以不指定类别(也可以指定)。聚类算法对象归到同一簇中,类似全自动分类。簇内的对象越相似,聚类的效果越好。k-均值聚类是每个类别簇都是采用簇中所含值的均值计算而成。

聚类样本间的属性(包括,有序属性、无序属性)度量标准 1. 有序属性

例如:西瓜的甜度:0.1, 0.5, 0.9(值越大,代表越甜)

我们可以使用明可夫斯基距离定义:

2. 无序属性

例如:色泽,青绿、浅绿、深绿(又例如: 性别: 男, 女, 中性,人yao…明显也不能使用0.1, 0.2 等表示求距离)。这些不能使用连续的值表示,求距离的,一般使用vdm计算:

聚类的常见算法,原型聚类(主要论述k均值聚类),层次聚类、密度聚类

聚类算法分为如下三大类:

1. 原型聚类(包含3个子类算法):

k均值聚类算法

学习向量量化

高斯混合聚类

2. 密度聚类:

3. 层次聚类:

下面主要说明k均值聚类算法(示例来源于,周志华西瓜书)

算法基本思想:

k-means 是发现给定数据集的 k 个簇的聚类算法, 之所以称之为 k-均值 是因为它可以发现 k 个不同的簇,且每个簇的中心采用簇中所含值的均值计算而成.簇个数 k 是用户指定的, 每一个簇通过其质心(centroid), 即簇中所有点的中心来描述.

算法流程如下:

主要是三个步骤:

  • 初始化选择k个簇心,假设样本有 m个属性,则相当于k个m为向量
  • 对于k个簇,求离其最近的样本,并划分新的簇
  • 对于每个新的簇,更新簇心的向量(一般可以求簇的样本的属性的均值)
  • 重复2~3直到算法收敛,或者运行了指定的次数

下面给出西瓜书的示例:

西瓜包含下面两个属性,密度以及含糖率,这两个属性构成的二维向量,作为输入向量(具体数据如下表)

算法大致过程如下:

下图是分类的,每一轮簇心的更新结果,图中横坐标为密度属性,纵坐标为含糖率属性:

4. k均值聚类算法的python实现

下面给出k-means cluster算法的实现的大致框架:

class kmeans(object):
  def __init__(self, k, init_vec, max_iter=100):
    """
    :param k:
    :param init_vec: init mean vectors type: k * n array(n properties)
    """
    self._k = k
    self._cluster_vec = init_vec
    self._max_iter = max_iter

  def fit(self, x):
    # 迭代最大次数
    for i in xrange(self._max_iter):
      print 'iteration %s' % i
      # 求每个簇心的簇类
      d_cluster = self._cluster_point(x)
      # 对现有的簇类,更新簇心
      new_center_node = self._reevaluate_center_node(d_cluster)

      # 检测簇心是否变化,判断算法收敛
      if self._check_converge(new_center_node):
        print 'found converge node'
        break
      else:
        self._cluster_vec = new_center_node

  def _cal_distance(self, vec1, vec2):
    return np.linalg.norm(vec1 - vec2)

  def _cluster_point(self, x):
    # 求每个簇心的簇
    pass
    return d_cluster

  def _reevaluate_center_node(self, d_cluster):
    # 对新的簇,求最佳簇心
    return arr_center_node

  def _check_converge(self, vec):
    # 判断簇心是否改变,算法收敛
    return np.array_equal(self._cluster_vec, vec)

具体的算法,以及见本人的github

下面给出程序的运行结果, 由图可见经过三次迭代程序收敛,并且找到最佳节点:

下面再给出,另一次运行结果,可见由于初始化点选择不一样,得到的结果也是不一样的,初始点的选择对聚类算法的影响还是很大。

k-means实际上是em算法的一个特例,根据中心点(簇心)决定数据点归属是expectation,而根据构造出来的cluster更新中心(簇心)则是maximization。理解了k-means,也就顺带了解了基本的em算法思路。

5. 参考引用

以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持萬仟网。

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