11 K-Means 原理及案例

11 K-Means 原理及案例

非监督学习

1. unsupervised learning （非监督学习） ，只有特征值，没有目标值
2. 聚类： 主要方法 - k-means （K - 需要分成的类别数）
   

K-Means步骤

1. 随机设置K个特征空间内的点作为初始的聚类中心 （红，绿，蓝） k=3 (给定）
   

2. 对于其他每个点计算到K个中心的距离，未知的点选择最近的一个聚类
   中心点作为标记类别,形成3个族群
   

3. 分别计算这3个族群的平均值，把三个平均值与之前的三个旧中心进行比较。如果相同则结束聚类，如果不相同，把这三个平均点当做新的中心点，重复第二步。
   

Kmeans性能评估指标

注：对于每个点𝑖 为已聚类数据中的样本 ，𝑏_𝑖 为𝑖 到其它族群的所有样本的平均距离，𝑎_𝑖 为𝑖 到本身簇的距离平均值，最终计算出所有的样本点的轮廓系数平均值。

sc_i 取值

• 当b_i >>a_i 时， 外部距离远大于内部距离，为1， 完美情况。
• 当b_i <<a_i 时，内部距离远大于外部距离，为-1， 最差情况。
• 因此 取值范围为[-1,1] ,实际情况中超过0，或者0.1就已经算是不错的情况。

K-Means API

1. sklearn.cluster.KMeans

   • n_cluster=8 (开始的聚类中心数量）
   • labels: 默认的标记类型（不是值），可以和真实值比较。

2. sklearn.metrics.silhouette_score

   • sklearn.metrics.silhouette_score(X, labels)
   • 计算所有样本的平均轮廓系数
   • X：特征值
   • labels：被聚类标记的目标值

算法案例

instacart 把用户分成几个类别
Instacart Market Basket Analysis
探究： 用户对物品类别的喜好细分降维
products.csv 商品信息
order_products_prior.csv 订单与商品信息
orders.csv 用户订单信息
aisles.csv 商品所属的具体物品类别

import pandas as pd
from sklearn.decomposition import PCA
from sklearn.cluster import KMeans
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.metrics import silhouette_score

# 读取四张表的数据
prior = pd.read_csv("./data/instacart/order_products__prior.csv")
products = pd.read_csv("./data/instacart/products.csv")
orders = pd.read_csv("./data/instacart/orders.csv")
aisles = pd.read_csv("./data/instacart/aisles.csv")

# 合并四张表到一张表  （用户-物品类别）
_mg = pd.merge(prior, products, on=['product_id', 'product_id'])
_mg = pd.merge(_mg, orders, on=['order_id', 'order_id'])
mt = pd.merge(_mg, aisles, on=['aisle_id', 'aisle_id'])

# 交叉表（特殊的分组工具）
cross = pd.crosstab(mt['user_id'], mt['aisle'])

# 进行主成分分析
pca = PCA(n_components=0.9)
data = pca.fit_transform(cross)

# 把样本数量减少,减少运算量
x = data[:500]
print(x.shape)    #样本维数过多，后面随机抽取2个特征仅用于画图

# 假设用户一共分为四个类别
km = KMeans(n_clusters=4)
km.fit(x)
predict = km.predict(x)
print(predict)

# 显示聚类的结果
plt.figure(figsize=(10,10))

# 建立四个颜色的列表
colored = ['orange', 'green', 'blue', 'purple']
clr = [colored[i] for i in predict]
plt.scatter(x[:, 1], x[:, 20], color=clr) # 随机抽取2个特征仅用于画图展示
plt.xlabel("1")
plt.ylabel("20")

plt.show()

# 评判聚类效果，轮廓系数
print('K-Means轮廓系数为：'silhouette_score(x, predict)） # 一般都不超过0.7