K-means的应用场景

客户细分、数据分析、降维、半监督学习、搜索引擎、分割图像

sklearn实现K-means

使用鸢尾花数据进行聚类

from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn import datasets

iris = datasets.load_iris()
X, y = iris['data'][:, :2], iris['target']
k = 3
kmeans = KMeans(n_clusters=k)
y_pred = kmeans.fit_predict(X)
y_pred is kmeans.labels_
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聚类结果

查看三个中心点

kmeans.cluster_centers_
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使用K-means进行图片分割

显示原图像

import cv2

img = cv2.imread('pic.jpeg')
img=img[:,:,::-1]
plt.imshow(img)
plt.show()
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可以看到原图像可以分为蓝色和白色

RGB分布

X=img.reshape(-1,3)
from sklearn.cluster import KMeans

km = KMeans(n_clusters=2)
km.fit(X)
y = km.labels_
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D

fig = plt.figure(figsize=(6, 6))
ax = Axes3D(fig)
ax.scatter(X[:,0],X[:,1],X[:,2],alpha=0.05)
ax.set_xlabel('Red')
ax.set_ylabel('Green')
ax.set_zlabel('Blue')
plt.show()
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在RGB分布图中显示划分

fig = plt.figure(figsize=(6, 6))
ax = Axes3D(fig)
for i in range(3):
    ax.scatter(X[y==i,0],X[y==i,1],X[y==i,2],alpha=0.05)
ax.set_xlabel('Red')
ax.set_ylabel('Green')
ax.set_zlabel('Blue')
plt.show()
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图像划分结果

y=y.reshape(img.shape[:2])
plt.imshow(y)
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使用聚类进行预处理

加载数据集

这里以手写数字为例

from sklearn.datasets import load_digits
from sklearn.model_selection import train_test_split

X_digits, y_digits = load_digits(return_X_y=True)
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_digits, y_digits) 
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一个简单的逻辑回归模型

from sklearn.linear_model import LogisticRegression

log_reg = LogisticRegression()
log_reg.fit(X_train, y_train)
log_reg.score(X_test, y_test)
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运行结果

使用K-means预处理的逻辑回归

from sklearn.pipeline import Pipeline
pipeline = Pipeline([
    ("kmeans", KMeans(n_clusters=50)),
    ("log_reg", LogisticRegression()),
])
pipeline.fit(X_train, y_train)
pipeline.score(X_test, y_test)
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运行结果

可以看到使用聚类作为初始化可以有效提高模型的准确率

K-means算法手动实现

接下来我们手动实现一个kmeans算法

构建kmeans类

import numpy as np

class KMeans:
    def __init__(self,n_clusters=5,max_iter=15):
        self._n_clusters=n_clusters
        self._X=None
        self._y=None
        self._center = None
        self._max_iter=max_iter
        
    def fit(self,X):
        self._X=X
        n=X.shape[0]
        d=X.shape[1]
        #随机生成中心点
        print(X.min(axis=0))
        print(X.max(axis=0))
        self._center = np.array([[np.random.uniform(mi,mx) for mi,mx in zip(X.min(axis=0),X.max(axis=0))] for _ in range(self._n_clusters)])
        print(self._center.shape)
        step=0
        #迭代
        while step < self._max_iter:
            #求样本点与每个中心点的距离
            distances = np.array([np.sum((X-self._center[i,:])**2,axis=1) for i in range(self._n_clusters)])
            #样本距离哪个最近中心点
            self._y = np.argmin(distances.T,axis=1)
            #对样本点加权平均计算新的中心点
            self._center = np.array([np.mean(X[self._y==i,:],axis=0) for i in range(self._n_clusters)])
            step+=1
            #显示中间过程
            plt.figure()
            plt.scatter(X[self._y==0,0],X[self._y==0,1],marker='+')
            plt.scatter(X[self._y==1,0],X[self._y==1,1],marker='+')
            plt.scatter(X[self._y==2,0],X[self._y==2,1],marker='+')
            plt.scatter(self._center[0,0],self._center[0,1])
            plt.scatter(self._center[1,0],self._center[1,1])
            plt.scatter(self._center[2,0],self._center[2,1])
            plt.show()
            
        return self
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使用鸢尾花数据验证效果

from sklearn import datasets
import matplotlib.pyplot as plt

iris = datasets.load_iris()
X=iris.data[:,2:]

km1=KMeans(n_clusters=3)
km1.fit(X)
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运行结果：

源代码

源代码
也可以参照百度网盘链接查看代码：
链接：pan.baidu.com/s/1K6pIwJC5…
提取码：isis