1.3：聚类

K-means聚类

 

 

 

 

K-means的应用

数据介绍：

现有1999年全国31个省份城镇居民家庭平均每人全年消费性支出的八个主

要变量数据，这八个变量分别是：食品、衣着、家庭设备用品及服务、医疗

保健、交通和通讯、娱乐教育文化服务、居住以及杂项商品和服务。利用已

有数据，对31个省份进行聚类。

实验目的：

通过聚类，了解1999年各个省份的消费水平在国内的情况。

技术路线：sklearn.cluster.Kmeans

示例代码

import numpy as np
from sklearn.cluster import KMeans


def loadData(filePath):
    fr = open(filePath, 'r+')
    lines = fr.readlines()
    retData = []
    retCityName = []
    for line in lines:
        items = line.strip().split(",")
        retCityName.append(items[0])
        retData.append([float(items[i]) for i in range(1, len(items))])
    return retData, retCityName


if __name__ == '__main__':
    data, cityName = loadData('city.txt')
    km = KMeans(n_clusters=4)
    label = km.fit_predict(data)
    expenses = np.sum(km.cluster_centers_, axis=1)
    # print(expenses)
    CityCluster = [[], [], [], []]
    for i in range(len(cityName)):
        CityCluster[label[i]].append(cityName[i])
    for i in range(len(CityCluster)):
        print("Expenses:%.2f" % expenses[i])
        print(CityCluster[i])

拓展&&改进

计算两条数据相似性时，Sklearn 的K-Means默认用的是欧式距离。虽然还有余弦相

似度，马氏距离等多种方法，但没有设定计算距离方法的参数。

建议使用 scipy.spatial.distance.cdist 方法

源码地址：https://github.com/scikit-learn/scikit-learn/blob/master/sklearn/metrics/pairwise.py

使用形式：scipy.spatial.distance.cdist(A, B, metric=‘cosine’)

重要参数：

• A：A向量

• B：B向量

• metric: 计算A和B距离的方法，更改此参数可以更改调用的计算距离的方法

详细：https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.spatial.distance.cdist.html#scipy.spatial.distance.cdist

 

DBSCAN聚类（DBSCAN密度聚类）

DBSCAN算法是一种基于密度的聚类算法：

• 聚类的时候不需要预先指定簇的个数

• 最终的簇的个数不定

 

DBSCAN算法将数据点分为三类：

• 核心点：在半径Eps内含有超过MinPts数目的点

• 边界点：在半径Eps内点的数量小于MinPts，但是落在核心点的邻域内

• 噪音点：既不是核心点也不是边界点的点

 

 

DBSCAN算法流程：

1.将所有点标记为核心点、边界点或噪声点；

2.删除噪声点；

3.为距离在Eps之内的所有核心点之间赋予一条边；

4.每组连通的核心点形成一个簇；

5.将每个边界点指派到一个与之关联的核心点的簇中（哪一个核心点的半

径范围之内）。

 

 注：采用曼哈顿距离

DBSCAN的应用实例

数据介绍：

现有大学校园网的日志数据，290条大学生的校园网使用情况数据，数据包

括用户ID，设备的MAC地址，IP地址，开始上网时间，停止上网时间，上

网时长，校园网套餐等。利用已有数据，分析学生上网的模式。

实验目的：

通过DBSCAN聚类，分析学生上网时间和上网时长的模式。

技术路线：sklearn.cluster.DBSCAN

实验过程：

 

1. 建立工程，导入sklearn相关包

import numpy as np

from sklearn.cluster import DBSCAN

DBSCAN主要参数：

• eps: 两个样本被看作邻居节点的最大距离
• min_samples: 簇的样本数
• metric：距离计算方式

例：sklearn.cluster.DBSCAN(eps=0.5, min_samples=5, metric='euclidean')

详细：http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.cluster.DBSCAN.html#sklearn.cluster.DBSCAN

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

import matplotlib.pyplot as pltplt.hist(X,24) 

 

 

 

数据分布 vs 聚类

技巧：对数变换

 

 

 

import numpy as np
import sklearn.cluster as skc
from sklearn import metrics
import matplotlib.pyplot as plt

mac2id = dict()
onlinetimes = []
f = open('TestData.txt', encoding='utf-8')
for line in f:
    mac = line.split(',')[2]
    onlinetime = int(line.split(',')[6])
    starttime = int(line.split(',')[4].split(' ')[1].split(':')[0])
    if mac not in mac2id:
        mac2id[mac] = len(onlinetimes)
        onlinetimes.append((starttime, onlinetime))
    else:
        onlinetimes[mac2id[mac]] = [(starttime, onlinetime)]
real_X = np.array(onlinetimes).reshape((-1, 2))

X = real_X[:, 0:1]

db = skc.DBSCAN(eps=0.01, min_samples=20).fit(X)
labels = db.labels_

print('Labels:')
print(labels)
raito = len(labels[labels[:] == -1]) / len(labels)
print('Noise raito:', format(raito, '.2%'))

n_clusters_ = len(set(labels)) - (1 if -1 in labels else 0)

print('Estimated number of clusters: %d' % n_clusters_)
print("Silhouette Coefficient: %0.3f" % metrics.silhouette_score(X, labels))

for i in range(n_clusters_):
    print('Cluster ', i, ':')
    print(list(X[labels == i].flatten()))

plt.hist(X, 24)