讲透一个强大算法模型，K-means Clustering ！！
先来简单说说K-均值聚类是什么吧。
K-均值聚类 主要用于将数据分成几个组（称为簇）。它的名字里有个“K”，就是你要提前告诉算法你想把数据分成几组。
下面举一个通俗易懂的例子，很容易可以理解~
- 假设有一堆数据点：比如说，你有一群学生，你想根据他们的身高和体重把他们分成几组。
- 选择K个初始中心点：假设你想把学生分成3组（K=3），你可以先随机选出3个学生的身高和体重，作为初始的“中心点”。
- 计算距离：然后，你把每个学生的身高体重和这3个中心点的身高体重进行比较，看哪个中心点离这个学生最近。比如，A学生离中心点1最近，就把A学生分到组1里。
- 重新计算中心点：当所有学生都分好组后，每个组都有了一批学生。接下来，你需要重新计算每个组的中心点，比如，组1的新中心点就是组1里所有学生身高和体重的平均值。
- 重复步骤3和4：再用新的中心点重新分组，再重新计算中心点，如此循环，直到每个组的学生基本上不再变动。
目的：K-均值聚类的目的是让同一组的学生（数据点）在身高体重（特征）上尽量相似，不同组之间的学生在身高体重上尽量不同。
优点很明显，理解起来简单易懂，计算起来速度快。而且对大部分常见的分组问题效果不错。
有些缺点可以容忍，需要提前指定K值（组数）。对于初始中心点的选择敏感，有时候结果不太稳定。最致命的，如果数据本身有明显的噪声或者异常点，效果可能不太好。
总之，K-均值聚类是一种把数据分组的方法，它通过找到每组数据的中心点，并不断调整这些中心点的位置，来达到分组的目的。
理论基础
数学原理与公式推理
1. 目标函数
K-均值聚类的目标是最小化每个簇内样本到簇中心的距离之和。用数学符号表示，即最小化以下目标函数：
其中：
- 是簇的数量。
- 是第 个簇的样本集合。
- 是样本点。
- 是第 个簇的中心（质心）。
2. 质心的计算
质心是簇内所有点的平均值。第 个簇的质心 的计算公式为：
其中 是簇 中的样本点数量。
算法流程
- 初始化：
- 随机选择 个初始质心 。
- 分配样本到最近的质心：
- 对每个样本点 ，计算其到每个质心 的距离：
将 分配到最近的质心所对应的簇 ：
- 更新质心：
- 对每个簇 ，重新计算其质心：
- 检查收敛条件：
- 如果质心的位置在前后两次迭代中没有显著变化，或者达到预设的迭代次数，则算法终止。
- 否则，返回步骤2。
详细推导
- 目标函数的推导：
- 目标函数 表示簇内平方误差总和（Sum of Squared Errors, SSE），即所有样本点到其所属簇质心的欧几里得距离的平方和：
- 为了最小化 ，我们需要反复调整每个簇的质心位置 并重新分配样本点到簇。
- 质心计算的推导：
- 对于每个簇 ，质心 是簇内所有点的平均值：
- 这是因为质心是使得簇内点到质心距离平方和最小的点。
- 迭代更新：
- 在每次迭代中，通过最小化每个簇的内部误差来更新质心，并通过最小化样本点到质心的距离重新分配样本点。
- 反复进行质心更新和样本点分配，直到收敛。
收敛性与复杂度分析
- 收敛性：K-均值算法通过每次迭代减少目标函数 的值，最终收敛到一个局部最优解。虽然不能保证找到全局最优解，但通常通过多次运行K-均值并选择最小的 值的结果来提高效果。
- 复杂度：在每次迭代中，计算每个样本点到每个质心的距离的复杂度是 ，更新质心的复杂度是 ，因此总的时间复杂度大致为 ，其中 是迭代次数， 是样本数量， 是簇的数量。
综上，K-均值聚类通过迭代优化，逐步最小化样本点到质心的距离平方和，达到将数据分成多个相似簇的目的。
完整案例
我们来进行一个完整的K-均值聚类实际案例示例。
还是使用经典的鸢尾花数据集（Iris Dataset），这个数据集包含150个样本，每个样本有4个特征：花萼长度、花萼宽度、花瓣长度和花瓣宽度。此外，每个样本还标注了其所属的花的品种（鸢尾花的三种品种：Iris-setosa、Iris-versicolor和Iris-virginica）。
完整代码，大家可以根据注释进行理解，后面可以使用自己的数据集进行实现，加强理解。
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.decomposition import PCA
from sklearn.metrics import silhouette_score
# 加载数据集
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target
feature_names = iris.feature_names
# 将数据集转换为DataFrame，便于处理
df = pd.DataFrame(X, columns=feature_names)
df['target'] = y
# 数据可视化
sns.pairplot(df, hue='target', markers=["o", "s", "D"])
plt.suptitle('Iris Data Pair Plot', y=1.02)
plt.show()
# 使用PCA进行降维到2D，以便于可视化
pca = PCA(n_components=2)
X_pca = pca.fit_transform(X)
df_pca = pd.DataFrame(X_pca, columns=['PCA1', 'PCA2'])
df_pca['target'] = y
# 可视化降维后的数据
plt.figure(figsize=(10, 6))
sns.scatterplot(x='PCA1', y='PCA2', hue='target', data=df_pca, palette='deep', markers=["o", "s", "D"])
plt.title('PCA of Iris Dataset')
plt.show()
# 确定最优的簇数
inertia = []
silhouette_scores = []
K_range = range(2, 11)
for k in K_range:
kmeans = KMeans(n_clusters=k, random_state=42)
kmeans.fit(X)
inertia.append(kmeans.inertia_)
score = silhouette_score(X, kmeans.labels_)
silhouette_scores.append(score)
# 绘制肘部法图和轮廓系数图
fig, ax1 = plt.subplots(figsize=(12, 6))
plt.subplot(1, 2, 1)
plt.plot(K_range, inertia, 'bo-')
plt.xlabel('Number of clusters (k)')
plt.ylabel('Inertia')
plt.title('Elbow Method For Optimal k')
plt.subplot(1, 2, 2)
plt.plot(K_range, silhouette_scores, 'bo-')
plt.xlabel('Number of clusters (k)')
plt.ylabel('Silhouette Score')
plt.title('Silhouette Scores For Optimal k')
plt.show()
# 选择最优簇数并进行K-均值聚类
optimal_k = 3 # 根据肘部法和轮廓系数选择
kmeans = KMeans(n_clusters=optimal_k, random_state=42)
kmeans.fit(X)
labels = kmeans.labels_
# 将聚类结果加入到DataFrame
df_pca['cluster'] = labels
# 可视化聚类结果
plt.figure(figsize=(10, 6))
sns.scatterplot(x='PCA1', y='PCA2', hue='cluster', data=df_pca, palette='deep', markers=["o", "s", "D"])
plt.title('K-means Clustering of Iris Dataset')
plt.show()
# 打印聚类中心
centroids = kmeans.cluster_centers_
centroids_df = pd.DataFrame(centroids, columns=feature_names)
print("Cluster Centers (Centroids):\n", centroids_df)
# 打印轮廓系数
final_silhouette_score = silhouette_score(X, labels)
print(f"Final Silhouette Score: {final_silhouette_score}")其中需要注意的几个步骤：
- 数据加载与初步处理：
- 降维与可视化：
- 使用PCA将数据降维到2D，以便于后续的可视化。
- 绘制降维后的数据分布图，进一步观察数据的结构。
- 确定最优的簇数：
- 使用肘部法和轮廓系数（Silhouette Score）来确定最优的簇数。
- 绘制肘部法图和轮廓系数图，根据图形选择最优的簇数（本例中选择k=3）。
- K-均值聚类：
- 使用K-均值算法进行聚类，并将结果标签加入到DataFrame中。
- 可视化聚类结果，展示不同簇的分布情况。
- 聚类中心与轮廓系数：
- 打印聚类中心（质心）的位置。
- 计算并打印最终的轮廓系数，以评估聚类效果。
算法优化
算法优化方面，可以考虑三方面：
- 初始质心选择优化
- 数据标准化
- 重复实验
1. 初始质心选择优化：使用k-means++算法来优化初始质心的选择，从而提高聚类的稳定性和准确性。
kmeans = KMeans(n_clusters=optimal_k, init='k-means++', random_state=42)2. 数据标准化：在聚类之前，对数据进行标准化处理，使得每个特征的均值为0，方差为1。
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
scaler = StandardScaler()
X_scaled = scaler.fit_transform(X)3. 重复实验：运行多次K-均值聚类，并选择最小的目标函数值对应的聚类结果。
kmeans = KMeans(n_clusters=optimal_k, init='k-means++', n_init=10, random_state=42)通过整个的代码和优化策略，大家可以感受整个过程。代码中，实现了鸢尾花数据集的聚类分析，并且通过可视化、评估指标等手段对聚类效果进行了详细的评估和优化。
模型分析
K-均值聚类模型的优缺点
优点：
- 简单易实现：K-均值聚类算法简单直观，易于理解和实现。
- 计算速度快：适用于大规模数据集，计算复杂度较低。
- 适用范围广：对于球状分布的数据效果较好，特别是在数据量不是很大、簇的形状规则且差异明显时表现良好。
缺点：
- 需要预先指定簇的数量K：对于不知道簇数量的数据，难以确定合适的K值。
- 对初始质心的选择敏感：初始质心的选择会影响最终的聚类结果，可能导致局部最优解。
- 对异常值敏感：异常值或噪声会对质心的计算和最终的聚类结果产生较大影响。
与相似算法的对比
K-均值聚类 vs 层次聚类（Hierarchical Clustering）：
- 层次聚类不需要预先指定簇的数量，能够从数据中找出不同层次的簇结构，但计算复杂度较高，不适合大数据集。
- K-均值聚类适用于大数据集和球状分布的数据，但需要预先指定簇的数量。
K-均值聚类 vs 密度聚类（Density-Based Clustering，如DBSCAN）：
- DBSCAN能够发现任意形状的簇，并且对噪声和异常值不敏感，但需要调整一些参数如邻域大小和最小样本数。
- K-均值聚类简单易懂，适用于较为规则的簇形状和较大的数据集，但对数据的分布形状和簇的数量敏感。
优选和考虑其他算法的情况
K-均值聚类适用情况：
- 数据量较大：K-均值聚类的计算速度快，适合处理大规模数据集。
- 簇的形状较为规则：如果数据集的簇形状接近球状，K-均值聚类效果较好。
- 已知簇的数量：当我们事先知道数据应该分成几个簇时，K-均值聚类是一个简单有效的选择。
考虑其他算法的情况：
- 不确定簇的数量：如果无法确定簇的数量，可以考虑使用层次聚类或基于密度的聚类算法。
- 数据包含异常值或噪声：对于数据中存在异常值或噪声的情况，可以考虑使用DBSCAN等密度聚类算法，这些算法对异常值较为鲁棒。
- 簇形状复杂：如果数据集中的簇形状非常复杂或者不规则，层次聚类或者基于密度的聚类可能更适合。
最后
K-均值聚类是一种简单且有效的聚类算法，特别适合处理大规模数据集和具有明显球状分布的数据。在选择算法时，需要根据数据的特点（如簇的形状、数据量、簇数量的确定性等）来权衡不同算法的优缺点，以达到最佳的聚类效果。
本文章转载微信公众号@深夜努力写Python
