Python机器学习之K-Means聚类实现详解-创新互联

本文为大家分享了Python机器学习之K-Means聚类的实现代码，供大家参考，具体内容如下

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1.K-Means聚类原理

K-means算法是很典型的基于距离的聚类算法，采用距离作为相似性的评价指标，即认为两个对象的距离越近，其相似度就越大。其基本思想是：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。各聚类本身尽可能的紧凑，而各聚类之间尽可能的分开。
算法大致流程为：（1）随机选取k个点作为种子点(这k个点不一定属于数据集)；（2）分别计算每个数据点到k个种子点的距离，离哪个种子点最近，就属于哪类；（3）重新计算k个种子点的坐标(简单常用的方法是求坐标值的平均值作为新的坐标值；（4）重复2、3步，直到种子点坐标不变或者循环次数完成。

2.数据及其寻找初步的聚类中心

数据为Matlab加载格式（mat），包含X变量，数据来源为（大家可以去这下载），X为300*2维变量，由于是2维，所以基本上就是在平面坐标轴上的一些点中进行聚类。

我们首先构建初步寻找聚类中心（centroids，质心）函数，再随机设置初始质心，通过欧氏距离初步判断X的每一个变量属于哪个质心。代码为：

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sb
from scipy.io import loadmat

def find_closest_centroids(X, centroids):
  m = X.shape[0]
  k = centroids.shape[0] #要聚类的类别个数
  idx = np.zeros(m) 
  
  for i in range(m):
    min_dist = 1000000 #迭代终止条件
    for j in range(k):
      dist = np.sum((X[i,:] - centroids[j,:]) ** 2) 
      if dist < min_dist:
        # 记录当前最短距离和其中心的索引值
        min_dist = dist
        idx[i] = j
  
  return idx
data = loadmat('D:\python\Python ml\ex7data2.mat')
X = data['X']
initial_centroids = np.array([[3, 3], [6, 2], [8, 5]])

idx = find_closest_centroids(X, initial_centroids)
idx[0:3]

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