機器學習之K Mean聚類演算法

知識點：

#

coding = utf-8
import
numpy as np
import
pandas as pd
from sklearn.cluster import
kmeans
"""非監督學習：
聚類演算法:
1、隨機再資料當中抽取三個樣本，當作三個類別的中心點(k1，k2,k3)
2、計算其餘的點分別到這三個中心點的距離，每乙個樣本有三個距離(a,b,c)
從中選出距離最近的乙個點作為自己的標記形成三個族群
3、分別計算這三個族群的平均值，把三個平均值與之前的三個舊中心點進行比較
如果相同，結束聚類，如果不相同，把三個平均值當作新的中心點，重複第二步驟
聚類的作用：做在分類之前，利用分類的資料進行**
api:sklearn.cluster.kmeans(n_clusters=8,init=『k-means++』)
k-means聚類
n_clusters:開始的聚類中心數量
init:初始化方法，預設為'k-means ++』
labels_:預設標記的型別，可以和真實值比較（不是值比較）
聚類演算法評估標準：外部距離最大化，內部距離最小化
輪廓係數：1、計算樣本1到自身類別的點距離的平均值a_i ---->內部距離
2、計算樣本1分別到其他類別下的所有點的平均距離，b_1,c_1 ---->外部距離
取其中的最小的值當作b_i
3、sc_i = (bi-ai)/max(bi,ai) 
若 b_i >> a_i ,sc_i = 1 完美
若 b_i << a_i ,sc_i = -1 最差 
api:sklearn.metrics.silhouette_score(x, labels)
計算所有樣本的平均輪廓係數
x：特徵值
labels：被聚類標記的目標值
類別的多少，可以通過檢視輪廓係數判斷 sc_i > 0 ,則表明聚類效果不錯
"""

#

coding = utf-8
import
numpy as np
from sklearn.cluster import
kmeans
from sklearn.datasets import
make_blobs
import
matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.metrics import
silhouette_score
defkmean():
"""kmean測試
:return:
"""#
資料處理
x_train, y_train = make_blobs(n_features=28)
print
(x_train.shape)
print
(type(x_train))
print(x_train[1])
print
(y_train)
#聚類km = kmeans(n_clusters=3)
km.fit(x_train)
y_pre =km.predict(x_train)
print("
**結果
",y_pre)
###############輪廓係數#####################
var =silhouette_score(x_train,y_pre)
print("
輪廓係數：
",var) #
輪廓係數越大，說明聚類的效果越好
############散點圖展示######################
plt.figure(figsize=(20,20))
#colored = ['orange', 'green', 'blue', 'purple']
colored = ['
orange
', '
green
', '
blue']
#colored = ['orange', 'green']
colr = [colored[i] for i in
y_pre]
plt.scatter(x_train[:, 1], x_train[:, 2],color=colr)
plt.show()
return
none
if__name__ == '
__main__':
kmean()

sklearn機器學習 聚類演算法K Means

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K mean聚類演算法

k mean演算法屬於非監督類演算法，模型相對簡單。目標函式 j sum dj i 演算法 1 初始化k個點 2 樣本xi,到k個點的距離為 dk xi uk j argmin j dk xi屬於cj 3 更新引數 uk sum xi i sum i 重複2和3，終止條件j的變化很小或者uk變化很小...

機器學習（7）K mean聚類

聚類屬於非監督學習，k mean是聚類中經典演算法。非監督學習即是只有樣本沒有標籤。訓練資料集 其中x i rnx i rn 和聚類數量kk 將資料劃分為kk類 演算法輸出是kk個聚類中心 1,2,k 1,2,k和每個資料點x i x i 所在的分類。步驟 1，初始化k個聚類中心 1,2,k 1,2...