【算法】K-means 算法学习-526互联

from numpy import *
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 计算两点之间的欧式距离
def dist(a, b):
    return sqrt(sum((a - b) ** 2))

# 生成聚类中心
def create_center(data, k, defaultPts=[0,3,6]):
    # 固定的几个点作为聚类中心
    if defaultPts is not None:
        # 存在默认点
        pt = zeros((k, n), dtype=float64)
        # 使用默认点作为聚类中心
        for i in range(k):
            dpt = defaultPts[i]
            if dpt is None:
                # 如果没有默认点，则随机选取一个点作为聚类中心
                dpt = random.randint(0, len(data) - 1)
            pt[i] = data[dpt]
        return pt
    # 随机选取k个数据作为聚类中心
    return data[random.randint(0, len(data) - 1, k)]

# 聚类
def kMeans(data, k, dist, centroids):
    # 样本个数
    m = shape(data)[0]

    # 聚类结果
    init = zeros((m, 2), dtype=float64)
    # 存储中间结果的矩阵
    cluster_assment = mat(init)

    for epoch in range(1):
        for i in range(m):
            # 计算每个样本到最近的聚类中心的距离
            min_dist = inf
            for j in range(k):
                # 计算样本到聚类中心的距离
                dist_ij = dist(data[i], centroids[j])
                # 找到最近的聚类中心
                if dist_ij < min_dist:
                    min_dist = dist_ij
                    # 更新样本所属的聚类中心，第1列为聚类中心的序号，第2列为距离
                    cluster_assment[i] = j, min_dist

    # 对所有节点聚类之后，重新更新中心
    for j in range(k):
        pts_in_cluster = data[nonzero(cluster_assment[:, 0].A == j)[0]]
        centroids[j,:] = mean(pts_in_cluster, axis=0)

    # 返回聚类中心和聚类结果
    return centroids, cluster_assment


if __name__ == '__main__':
    # 数据集
    data = array([[2, 10], [2,5], [8, 4], [5, 8], [7, 5], [6, 4], [1, 2], [4, 9]])

    # 聚类个数
    k = 3
    # 特征个数
    n = 2

    # 聚类
    centroids, cluster_assment = kMeans(data, k, dist=dist, centroids=create_center(data, k))

    # 聚类结果
    predict_label = cluster_assment[:, 0]
    # 给样本增加一列，表示样本所属的聚类结果
    data_and_pred = column_stack((data, predict_label))

    # 原始的数据样本和预测出来的类别
    df = pd.DataFrame(data_and_pred, columns=['x1', 'x2', 'label'])
    df0 = df[df['label'] == 0].values
    df1 = df[df['label'] == 1].values
    df2 = df[df['label'] == 2].values

    # 画图
    plt.scatter(df0[:, 0], df0[:, 1], c='turquoise', marker='o', label='L0')
    plt.scatter(df1[:, 0], df1[:, 1], c='g', marker='*', label='L1')
    plt.scatter(df2[:, 0], df2[:, 1], c='b', marker='+', label='L2')
    plt.scatter(centroids[:, 0].tolist(), centroids[:, 1].tolist(), c='r', marker='x')
    # 图例位置
    plt.legend(loc=1)
    # 显示图
    plt.show()