关于K-means聚类算法重点理解

阿里面试时候被问到简单介绍一下k-means算法，以及循环迭代的终止条件是什么？特此记录，共勉！

介绍

k均值聚类算法（k-means clustering algorithm）是一种迭代求解的聚类分析算法。

聚类步骤

1、预将数据分为K组，则随机选取K个对象作为初始的聚类中心；
2、然后计算每个对象与各个种子聚类中心之间的距离，把每个对象分配给距离它最近的聚类中心。
3、聚类中心以及分配给它们的对象就代表一个聚类。每分配一个样本，聚类的聚类中心会根据聚类中现有的对象被重新计算。这个过程将不断重复直到满足某个终止条件。

终止条件

1、可以是没有（或最小数目）对象被重新分配给不同的聚类
2、没有（或最小数目）聚类中心再发生变化
3、误差平方和局部最小。

伪代码

1、选择k个点作为初始质心。
2、repeat 将每个点指派到最近的质心，形成k个簇 重新计算每个簇的质心 until 质心不发生变化。

K值的选择主要还是根据经验以及利用k-means聚类的目的来决定。

---

Python实现

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
 
# 加载数据
def loadDataSet(fileName):
    data = np.loadtxt(fileName,delimiter='\t')
    return data
 
# 欧氏距离计算
def distEclud(x,y):
    return np.sqrt(np.sum((x-y)**2))  # 计算欧氏距离
 
# 为给定数据集构建一个包含K个随机质心的集合
def randCent(dataSet,k):
    m,n = dataSet.shape
    centroids = np.zeros((k,n))
    for i in range(k):
        index = int(np.random.uniform(0,m)) #
        centroids[i,:] = dataSet[index,:]
    return centroids
 
# k均值聚类
def KMeans(dataSet,k):
 
    m = np.shape(dataSet)[0]  #行的数目
    # 第一列存样本属于哪一簇
    # 第二列存样本的到簇的中心点的误差
    clusterAssment = np.mat(np.zeros((m,2)))
    clusterChange = True
 
    # 第1步 初始化centroids
    centroids = randCent(dataSet,k)
    while clusterChange:
        clusterChange = False
 
        # 遍历所有的样本（行数）
        for i in range(m):
            minDist = 100000.0
            minIndex = -1
 
            # 遍历所有的质心
            #第2步 找出最近的质心
            for j in range(k):
                # 计算该样本到质心的欧式距离
                distance = distEclud(centroids[j,:],dataSet[i,:])
                if distance < minDist:
                    minDist = distance
                    minIndex = j
            # 第 3 步：更新每一行样本所属的簇
            if clusterAssment[i,0] != minIndex:
                clusterChange = True
                clusterAssment[i,:] = minIndex,minDist**2
        #第 4 步：更新质心
        for j in range(k):
            pointsInCluster = dataSet[np.nonzero(clusterAssment[:,0].A == j)[0]]  # 获取簇类所有的点
            centroids[j,:] = np.mean(pointsInCluster,axis=0)   # 对矩阵的行求均值
 
    print("Congratulations,cluster complete!")
    return centroids,clusterAssment
 
def showCluster(dataSet,k,centroids,clusterAssment):
    m,n = dataSet.shape
    if n != 2:
        print("数据不是二维的")
        return 1
 
    mark = ['or', 'ob', 'og', 'ok', '^r', '+r', 'sr', 'dr', '<r', 'pr']
    if k > len(mark):
        print("k值太大了")
        return 1
 
    # 绘制所有的样本
    for i in range(m):
        markIndex = int(clusterAssment[i,0])
        plt.plot(dataSet[i,0],dataSet[i,1],mark[markIndex])
 
    mark = ['Dr', 'Db', 'Dg', 'Dk', '^b', '+b', 'sb', 'db', '<b', 'pb']
    # 绘制质心
    for i in range(k):
        plt.plot(centroids[i,0],centroids[i,1],mark[i])
 
    plt.show()
dataSet = loadDataSet("test.txt")
k = 4
centroids,clusterAssment = KMeans(dataSet,k)
 
showCluster(dataSet,k,centroids,clusterAssment)