一、 KMeans聚类简介

需要事先指定簇的数目k

优化目标：所有点到各自质心的距离之和最小

特点：受初始值（K个随机质心的位置）的影响挺大的、受形状的影响还有点大

二、小案例

读数据、算法实例化（设置参数），训练模型、展示与分析

1. 读取数据，了解一下

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  import numpy as np
  
  
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  import pandas as pd
  
  
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  import matplotlib as plt
  
  
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  beer=pd.read_csv('data.txt',sep=' ')
  
  
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  print(beer.shape) #(20, 5)
  
  
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  print(beer.head())
  
  
  

2. 数据预处理

给定数据集有5列，第一列是名字，与特征没什么关系，所以将后面四列提取出来，作为接下来聚类的数据。

X=beer[['calories','sodium','alcohol','cost']]

3. KMeans聚类算法

算法实例化：指定簇的个数为3或2，然后将数据传入进行训练

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  from sklearn.cluster import KMeans
  
  
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  km_3=KMeans(n_clusters=3).fit(X) #一行完成算法的实例化和传入数据
  
  
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  km_2=KMeans(n_clusters=2).fit(X)
  
  
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  km_3.labels_
  
  
  

结果：array([0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 2, 2, 0, 2, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 1, 2])

输出的这个数组中有3种取值：0,1,2对应三个不同的簇的标签

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  beer['cluster_3']=km_3.labels_ #将标签值（所在的是哪个簇）作为新的特征存入csv中
  
  
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  beer['cluster_2']=km_2.labels_
  
  
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  beer.sort_values('cluster_3') #按值内容排序
  
  
  

4. 结果可视化

多个特征，做二维可视化时就只能选择2个特征进行可视化咯

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  from pandas.tools.plotting import scatter_matrix #散布图矩阵
  
  
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  cluster_centers3=km_3.cluster_centers_
  
  
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  cluster_centers2=km_2.cluster_centers_
  
  
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  beer.groupby('cluster_3').mean() #计算不同类别所对应的其他属性的平均值
  
  
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  beer.groupby('cluster_2').mean()
  
  
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  centers=beer.groupby('cluster_3').mean().reset_index()
  
  
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  plt.rcParams['font.size']=14
  
  
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  colors=np.array(['red','green','blue','yello'])
  
  
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  #散点图中，两个坐标分别是calories和alcohol的取值
  
  
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  plt.scatter(beer['calories'],beer['alcohol'],c=colors[beer['cluster_3']])
  
  
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  plt.scatter(centers.calories,centers.alcohol,linewidth=3,marker='+',s=300,c='black')
  
  
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  plt.xlabel('calories')
  
  
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  plt.ylabel('alcohol')
  
  
  

结果：centers长啥样——

四、 KMeans用于图像压缩

1. 读取图像

# -*- coding:utf-8 -*-这行太重要了，在anaconda编程时，要是忘记加上这行，可就显示不出图像了呢

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  # -*- coding:utf-8 -*-
  
  
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  from skimage import io
  
  
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  from sklearn.cluster import KMeans
  
  
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  import numpy as np
  
  
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  image=io.imread('img.jpg')
  
  
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  io.imshow(image)
  
  
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  io.show()
  
  
• 
  
  #print(image.shape) #(647, 650, 3) 原来3个通道
  
  
  

2. KMeans压缩

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  rows=image.shape[0]
  
  
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  cols=image.shape[1]
  
  
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  image=image.reshape(image.shape[0]*image.shape[1],3)   #一张图的像素点排成一列，3表示3个通道的值
  
  
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  kmeans=KMeans(n_clusters=128,n_init=10,max_iter=200)   #实例化kmeass，指定n为128（原来是256，并且还有3个通道呢）
  
  
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  kmeans.fit(image)  # 实例化kmeans后，传入对象image
  
  
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  clusters=np.asarray(kmeans.cluster_centers_,dtype=np.uint8)#把聚类之后的中心给取出来
  
  
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  labels=np.asarray(kmeans.labels_,dtype=np.uint8)
  
  
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  labels=labels.reshape(rows,cols)#变成二维的了，所以是灰度图形式
  
  
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• 
  
  print(clusters.shape) #(128, 3)
  
  
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  np.save('codebook_test.npy',clusters)
  
  
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  io.imsave('compressed_test.jpg',labels)
  
  
  

3. 保存与显示

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  image=io.imread('compressed_test.jpg')
  
  
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  io.imshow(image)
  
  
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  io.show()
  
  
  

太吓人了！！！

奈斯，棒棒哒