K-Means、层次聚类算法讲解及对iris数据集聚类实战（附源码）

桃扇骨 2023-09-30 18:52 1阅读 0赞

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聚类(Clustering) 一个重要的非监督学习方法

聚类-即是将相似的对象组成多个类簇，以此来发现数据之间的关系

聚类（簇）：数据对象的集合 在同一个聚类（簇）中的对象彼此相似 不同簇中的对象则相异

聚类是一种无指导的学习：没有预定义的类编号

聚类分析的数据挖掘功能 作为一个独立的工具来获得数据分布的情况

作为其他算法（如：特征和分类）的预处理步骤

聚类的“好坏”没有绝对标准

## 一、K-Means聚类 ##

1. 算法原理

给定一个n个对象或元组的数据库，一个划分方法构建数据的k个划分，每个划分表示一个簇， k<=n，而且满足

1）每个组至少包含一个对象； 2）每个对象属于且仅属于一个组

划分时要求同一个聚类中的对象尽可能的接近或相关，不同聚类中的对象尽可能的原理或不同

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一般，簇的表示有两种方法：

1）k-平均算法，由簇的平均值来代表整个簇；

2）k中心点算法，由处于簇的中心区域的某个值代表整个簇

2. K-means算法

![9daf99a2264f47ce8256f3e98f5a97f5.png][]

用于划分的K-Means算法，其中每个簇的中心都用簇中所有对象的均值来表示

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sklearn实现iris数据K-Means聚类

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代码如下

from sklearn.datasets import load_iris  
    from sklearn.cluster import KMeans  
    iris = load_iris()    
    #加载数据集
    X = iris.data  
    estimator = KMeans(n_clusters = 3)    
    #构造K-Means聚类模型
    estimator.fit(X)                                   
    #数据导入模型进行训练
    label_pred = estimator.labels_            
    #获取聚类标签
    print(label_pred)
    #显示各个样本所属的类别标签

kmeans算法优点如下

可扩展性较好，算法复杂度为O(nkt)，其中n为对象总数，k是簇的个数，t是迭代次数

经常终止于局部最优解

缺点如下

只有当簇均值有定义的情况下，k均值方法才能使用。（某些分类属性的均值可能没有定义）

用户必须首先给定簇数目

不适合发现非凸形状的簇，或者大小差别很大的簇

对噪声和离群点数据敏感

## 二、层次聚类 ##

算法原理

层次聚类 (Hierarchical Clustering)就是按照某种方法进行层次分类，直到满足某种条件为止。层次聚类主要分成两类

凝聚：从下到上。首先将每个对象作为一个簇，然后合并这些原子簇为越来越大的簇，直到所有的对象都在一个簇中，或者满足某个终结条件

分裂：从上到下。首先将所有对象置于同一个簇中，然后逐渐细分为越来越小的簇，直到每个对象自成一簇，或者达到了某个终止条件

2. 层次聚类算法

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3. 层次聚类Python实现

Python中层次聚类的函数是A gglomerativeClustering()，最重要的参数有3个：n\_clusters为聚类数目，affinity为样本距离定义，linkage是类间距离的定义，有3种取值

> ward：组间距离等于两类对象之间的最小距离
> 
> average：组间距离等于两组对象之间的平均距离
> 
> complete：组间距离等于两组对象之间的最大距离

Python层次聚类实现

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部分代码如下

from sklearn.datasets.samples_generator import make_blobs
    from sklearn.cluster import AgglomerativeClustering
    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt
    from itertools import cycle  #python自带的迭代器模块
    #产生随机数据的中心
    centers = [[1, 1], [-1, -1], [1, -1]]
    #产生的数据个数
    n_samples = 3000
    #生产数据
    X, lables_true = make_blobs(n_samples = n_samples, centers= centers, cluster_std = 0.6,random_state = 0)
    #设置分层聚类函数
    linkages = ['ward', 'average', 'complete']
    n_clusters_ = 3
    ac = AgglomerativeClustering(linkage = linkages[2],n_clusters = n_clusters_)
    #训练数据
    ac.fit(X)
    #每个数据
    colors = cycle('bgrcmykbgrcmykbgrcmykbgrcmyk')
    for k, col in zip(range(n_clusters_), colors):
        #根据lables中的值是否等于k，重新组成一个True、False的数组
        my_members = lables == k
        #X[my_members, 0]取出my_members对应位置为True的值的横坐标
        plt.plot(X[my_members, 0], X[my_members, 1], col + '.')    
    plt.title('Estimated number of clusters: %d' % n_clusters_)
    plt.show()

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