通过Python实践K-means算法

Posted 2021-02-10 jums

前言：

今天在宿舍弄了一个下午的代码，总算还好，把这个东西算是熟悉了，还不算是力竭，只算是知道了怎么回事。今天就给大家分享一下我的代码。代码可以运行，运行的Python环境是Python3.6以上的版本，需要用到Python中的numpy、matplotlib包，这一部分代码将K-means算法进行了实现。当然这还不是最优的代码，只是在功能上已经实现了该算法的功能。

代码部分：

  1 import numpy as np
  2 import random
  3 from matplotlib import pyplot as plt
  4 
  5 class K_means(object):
  6     def __init__(self,X,k,maxIter):
  7         self.X = X#数据集   是一个矩阵
  8         self.k = k#所需要分的类的数
  9         self.maxIter = maxIter#所允许的程序执行的最大的循环次数
 10 
 11     def K_means(self):
 12         row,col = self.X.shape#得到矩阵的行和列
 13 
 14         dataset = np.zeros((row,col + 1))#新生成一个矩阵，行数不变，列数加1 新的列用来存放分组号别  矩阵中的初始值为0
 15         dataset[:,:-1] = self.X
 16         print("begin:dataset:
" + repr(dataset))
 17         # centerpoints = dataset[0:2,:]#取数据集中的前两个点为中心点
 18         centerpoints = dataset[np.random.randint(row,size=k)]#采用随机函数任意取两个点
 19 
 20         centerpoints[:,-1] = range(1,self.k+1)
 21         oldCenterpoints = None #用来在循环中存放上一次循环的中心点
 22         iterations = 1 #当前循环次数
 23 
 24         while not self.stop(oldCenterpoints,centerpoints,iterations):
 25             print("corrent iteration:" + str(iterations))
 26             print("centerpoint:
" + repr(centerpoints))
 27             print("dataset:
" + repr(dataset))
 28 
 29             oldCenterpoints = np.copy(centerpoints)#将本次循环的点拷贝一份 记录下来
 30             iterations += 1
 31 
 32             self.updateLabel(dataset,centerpoints)#将本次聚类好的结果存放到矩阵中
 33 
 34             centerpoints = self.getCenterpoint(dataset)#得到新的中心点，再次进行循环计算
 35 
 36         np.save("kmeans.npy", dataset)
 37         return dataset
 38 
 39     def stop(self,oldCenterpoints,centerpoints,iterations):
 40         if iterations > self.maxIter:
 41             return True
 42         return np.array_equal(oldCenterpoints,centerpoints)#返回两个点多对比结果
 43 
 44 
 45     def updateLabel(self,dataset,centerpoints):
 46         row,col = self.X.shape
 47         for i in range(0,row):
 48             dataset[i,-1] = self.getLabel(dataset[i,:-1],centerpoints)
 49             #[i,j] 表示i行j列
 50 
 51     #返回当前行和中心点之间的距离最短的中心点的类别，即当前点和那个中心点最近就被划分到哪一部分
 52     def getLabel(self,datasetRow,centerpoints):
 53         label = centerpoints[0, -1]#先取第一行的标签值赋值给该变量
 54         minDist = np.linalg.norm(datasetRow-centerpoints[0, :-1])#计算两点之间的直线距离
 55         for i in range(1, centerpoints.shape[0]):
 56             dist = np.linalg.norm(datasetRow-centerpoints[i, :-1])
 57             if dist < minDist:#当该变距离中心点的距离小于预设的最小值，那么将最小值进行更新
 58                 minDist = dist
 59                 label = centerpoints[i,-1]
 60         print("minDist:" + str(minDist) + ",belong to label:" + str(label))
 61         return label
 62 
 63     def getCenterpoint(self,dataset):
 64         newCenterpoint = np.zeros((self.k,dataset.shape[1]))#生成一个新矩阵，行是k值，列是数据集的列的值
 65         for i in range(1,self.k+1):
 66             oneCluster = dataset[dataset[:,-1] == i,:-1]#取出上一次分好的类别的所有属于同一类的点，对其求平均值
 67             newCenterpoint[i-1, :-1] = np.mean(oneCluster,axis=0)#axis=0表示对行求平均值，=1表示对列求平均值
 68             newCenterpoint[i-1, -1] = i#重新对新的中心点进行分类，初始类
 69 
 70         return newCenterpoint
 71 
 72     #将散点图画出来
 73     def drawScatter(self):
 74         plt.xlabel("X")
 75         plt.ylabel("Y")
 76         dataset = self.K_means()
 77         x = dataset[:, 0]  # 第一列的数值为横坐标
 78         y = dataset[:, 1]  # 第二列的数值为纵坐标
 79         c = dataset[:, -1]  # 最后一列的数值用来区分颜色
 80         color = ["none", "b", "r", "g", "y","m","c","k"]
 81         c_color = []
 82 
 83         for i in c:
 84             c_color.append(color[int(i)])#给每一种类别的点都涂上不同颜色，便于观察
 85 
 86         plt.scatter(x=x, y=y, c=c_color, marker="o")#其中x表示横坐标的值，y表示纵坐标的
 87         # 值，c表示该点显示出来的颜色，marker表示该点多形状，‘o’表示圆形
 88         plt.show()
 89 
 90 
 91 if __name__ == ‘__main__‘:
 92 
 93     
 94     ‘‘‘
 95     关于numpy中的存储矩阵的方法，这里不多介绍，可以自行百度。这里使用的是
 96     np.save("filename.npy",X)其中X是需要存储的矩阵
 97     读取的方法就是代码中的那一行代码，可以不用修改任何参数，导出来的矩阵和保存之前的格式一模一样，很方便。
 98     ‘‘‘
 99     # X = np.load("testSet-kmeans.npy")#从文件中读取数据
100     #自动生成数据
101     X = np.zeros((1,2))
102     for i in range(1000):
103         X = np.row_stack((X,np.array([random.randint(1,100),random.randint(1,100)])))
104     k = 5 #表示待分组的组数
105 
106     kmeans = K_means(X=X,k=k,maxIter=100)
107     kmeans.drawScatter()

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