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上次简单介绍了kNN算法，简单来说，通过计算目标值与样本数据的距离，选取k个最近的值，用出现概率大的分类值代表目标值的分类，算法实现比较简单，属于监督学习方法。
这篇文章打算简单介绍k-means聚类算法，与之前不同，是一种非监督的学习方法。
机器学习中两类大问题，分类和聚类。
分类是根据一些给定的已知类别标号的样本，训练某种学习机器，使它能够对未知类别的样本进行分类。这属于supervised learning(监督学习)。而聚类指事先并不知道任何样本的类别标号，希望通过某种算法来把一组未知类别的样本划分成若干类别，这在机器学习中被称作 unsupervised learning (无监督学习)。
k-means 聚类算法
通常，根据样本间的某种距离或者相似性来将样本分为不同类别，成为聚类。
比如给定数据集，部分数据(二维， 共80个)如下：
1.658985 4.285136
-3.453687 3.424321
4.838138 -1.151539
-5.379713 -3.362104
0.972564 2.924086
复制代码
其可视化如下：
从分布状态，可以大概知道可以聚为4个cluster。最后目的是将4个不同的cluster标上不同的颜色。
利用k-means算法如下实现：
随机选取k个点作为初始质心。
对于样本中每一个点，分别求与k点的距离。距离最小者就属于该类。
此时对得到的k各类，重新计算新的质心。
当3步得到的质心与之前的质心误差很小时，分类结束。
其中用到的公式都特别简单，后面代码有详细叙述。
python 代码实现
# 数据初始化
import numpy as np
import random
import re
import matplotlib.pyplot as plt
def loadDataSet():
dataSet = np.loadtxt("dataSet.csv")
return dataSet
复制代码
def initCentroids(dataSet, k):
# 从数据集中随机选取k个数据返回
dataSet = list(dataSet)
return random.sample(dataSet, k)
复制代码
对应第2步，计算距离并分类，根据到不同质心的最短距离分类，用字典保存。
def minDistance(dataSet, centroidList):
# 对每个属于dataSet的item， 计算item与centroidList中k个质心的距离，找出距离最小的，并将item加入相应的簇类中
clusterDict = dict() #dict保存簇类结果
k = len(centroidList)
for item in dataSet:
vec1 = item
flag = -1
minDis = float("inf") # 初始化为最大值
for i in range(k):
vec2 = centroidList[i]
distance = calcuDistance(vec1, vec2) # error
if distance < minDis:
minDis = distance
flag = i # 循环结束时， flag保存与当前item最近的蔟标记
if flag not in clusterDict.keys():
clusterDict.setdefault(flag, [])
clusterDict[flag].append(item) #加入相应的类别中
return clusterDict #不同的类别
复制代码
def getCentroids(clusterDict):
#重新计算k个质心
centroidList = []
for key in clusterDict.keys():
centroid = np.mean(clusterDict[key], axis=0)
centroidList.append(centroid)
return centroidList #得到新的质心
复制代码
计算计算各蔟集合间的均方误差，来衡量聚类的效果
def getVar(centroidList, clusterDict):
# 计算各蔟集合间的均方误差
# 将蔟类中各个向量与质心的距离累加求和
sum = 0.0
for key in clusterDict.keys():
vec1 = centroidList[key]
distance = 0.0
for item in clusterDict[key]:
vec2 = item
distance += calcuDistance(vec1, vec2)
sum += distance
return sum
复制代码
#测试聚类效果，并可视化
def test_k_means():
dataSet = loadDataSet()
centroidList = initCentroids(dataSet, 4)
clusterDict = minDistance(dataSet, centroidList)
# # getCentroids(clusterDict)
# showCluster(centroidList, clusterDict)
newVar = getVar(centroidList, clusterDict)
oldVar = 1 # 当两次聚类的误差小于某个值是，说明质心基本确定。
times = 2
while abs(newVar - oldVar) >= 0.00001:
centroidList = getCentroids(clusterDict)
clusterDict = minDistance(dataSet, centroidList)
oldVar = newVar
newVar = getVar(centroidList, clusterDict)
times += 1
showCluster(centroidList, clusterDict)
if __name__ == '__main__':
# show_fig()
test_k_means()
复制代码
如上如，当两次计算质心之间的误差在0.00001之内时，可以认为聚类完成。
运行函数：
从结果可以看出，对着不断的迭代，聚类的效果越来越好，直至小于误差，完成聚类。
完成代码和数据请参考github：
github:k-means
总结
无监督学习
k-means算法
最小化平方差刻画蔟内向量的紧密程度。