ML机器学习｜KMeans聚类算法｜EM算法

Posted 2021-06-21 筝自然语言处理与推荐算法

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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了ML机器学习｜KMeans聚类算法｜EM算法相关的知识，希望对你有一定的参考价值。

算法演示和完整代码见文末，下一期将带来ML中经典的C4.5决策树算法。

读者闲聊
背景介绍
主要理论
数据清单
分词工具
工程复现
动态演示
优化展望

读者闲聊

背景介绍

EM算法：

全称Expectation Maximum，指最大期望算法。是通过极大似然估计进行迭代的优化算法。迭代分为E和M两步轮流进行，E步就是求当前的期望，M步是求当前的极大似然估计。

聚类算法：

顾名思义，物以类聚，指由聚类算法生成多组数据的集合，每组数据与同一个集合中的数据彼此相似，与其他集合中的数据相异。

KMeans算法：

K均值聚类算法是最著名的划分聚类算法，由于简洁和效率使得它成为最广泛使用的聚类算法，在业务上常用来对用户群体进行划分加强业务算法效率和性能。

主要理论

Name: Euclidean Distance

Model: KMeans Clustering

数据清单

结构化数据集

dataset.zip：包含1000行，3列特征列

ML机器学习｜KMeans聚类算法｜EM算法

Fig.1 data display

工程复现

配置基本需求库

""" Import the basic requirements package """import time
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D

配置数据集导出函数

""" Dataset export function """

def read_csv():

    X = np.random.randint(low=1, high=100, size=(800, 3))
     print(X.shape)           # Print feature set and label set length
    return context

配置 Euclidean距离计算函数

""" Euclidean distance function """

def distance(x, y):

    y = y.values

    x_C_dis = np.sqrt(np.sum(np.power(x - y, 2), axis=1))

    return x_C_dis

配置K中心点计算函数

""" K vectors calculation function """

def calc_k_vectors(data, k):

    C_set = []
    for c in range(k):
        C_set.append(data[data['C'] == c][['x', 'y', 'z']].mean().values)

    k_vectors = np.vstack(tuple(C_set))

    return k_vectors

配置TfIdf模型函数

""" KMeans model function """

# create model
def KMeans(k=10):

    kmeans_params = {
        'k': k,                                    # Set the base of the kmeans logarithm
    }
    return kmeans_params

# fit model
def fit(kmeans_params, X):

    data = pd.DataFrame(X, columns=['x', 'y', 'z'])

    k_index = data.sample(n=kmeans_params['k'], random_state=1).index   # Initialize K randomly selected points
    k_vector = data[['x', 'y', 'z']].iloc[k_index].values

    ax = Axes3D(plt.figure(figsize=(9, 7.5)))

    plt.ion()

    for i in range(100):

        data['C'] = data[['x', 'y', 'z']].apply(lambda row: np.argmin(distance(k_vector, row)), axis=1)

        k_vector = calc_k_vectors(data, kmeans_params['k'])
        # Initialize K randomly selected points
        ax.cla()

        for c in range(kmeans_params['k']):
            tmp = data[data['C'] == c]
            ax.scatter(tmp['x'], tmp['y'], tmp['z'], label='C' + str(c))

        ax.set_xlabel('X Label')
        ax.set_ylabel('Y Label')
        ax.set_zlabel('Z Label')
        ax.set_title('KMeans training...' + str(i) + ':')

        plt.legend()
        plt.pause(0.6)

    plt.ioff()
    plt.show()

    return data

配置训练主进程

""" KMeans model training host process """

if __name__ == '__main__':
    sta_time = time.time()

    X = read_csv()

    model = KMeans(k=4)
    KMeans_x= fit(model, X)

    print("Time:", time.time() - sta_time)