聚类算法:K均值

在数据挖掘中，K-Means算法是一种cluster analysis的算法，其主要是来计算数据聚集的算法，主要通过不断地取离种子点最近均值的算法。

基本K均值：选择K个初始质心，其中K是用户指定的参数，即所期望的簇的个数。每次循环中，每个点被指派到最近的质心，指派到同一个质心的点集构成一个簇。然后，根据指派到簇的点，更新每个簇的质心。重复指派和更新操作，直到质心不发生明显的变化。

为了定义二维空间的数据点之间的“最近”概念，我们使用欧几里得距离的平方，即点A(x1,y1)与点B(x2,y3)的距离为dist(A,B)=(x1-x2)2+(y1-y2)2。另外我们使用误差的平方和SSE作为全局的目标函数，即最小化每个点到最近质心的欧几里得距离的平方和。在设定该SSE的情况下，可以使用数学证明，簇的质心就是该簇内所有数据点的平均值。

问题

K-Means算法主要解决的问题如下图所示。我们可以看到，在图的左边有一些点，我们用肉眼可以看出来有四个点群，但是我们怎么通过计算机程序找出这几个点群来呢？于是就出现了我们的K-Means算法（Wikipedia链接）

K-Means要解决的问题

算法概要

这个算法其实很简单，如下图所示：

从上图中，我们可以看到，A，B，C，D，E是五个在图中点。而灰色的点是我们的种子点，也就是我们用来找点群的点。有两个种子点，所以K=2。

然后，K-Means的算法如下：

1. 随机在图中取K（这里K=2）个种子点。
2. 然后对图中的所有点求到这K个种子点的距离，假如点Pi离种子点Si最近，那么Pi属于Si点群。（上图中，我们可以看到A，B属于上面的种子点，C，D，E属于下面中部的种子点）
3. 接下来，我们要移动种子点到属于他的“点群”的中心。（见图上的第三步）
4. 然后重复第2）和第3）步，直到，种子点没有移动（我们可以看到图中的第四步上面的种子点聚合了A，B，C，下面的种子点聚合了D，E）。

这个算法很简单，但是有些细节我要提一下，求距离的公式我不说了，大家有初中毕业水平的人都应该知道怎么算的。我重点想说一下“求点群中心的算法”。

求点群中心的算法

一般来说，求点群中心点的算法你可以很简的使用各个点的X/Y坐标的平均值。不过，我这里想告诉大家另三个求中心点的的公式：

1）Minkowski Distance公式——λ可以随意取值，可以是负数，也可以是正数，或是无穷大。

2）Euclidean Distance公式——也就是第一个公式λ=2的情况

3）CityBlock Distance公式——也就是第一个公式λ=1的情况

这三个公式的求中心点有一些不一样的地方，

我们看下图（对于第一个λ在0-1之间）。

（1）Minkowski Distanc   （2）Euclidean Distance    （3） CityBlock Distance

上面这几个图的大意是他们是怎么个逼近中心的，第一个图以星形的方式，第二个图以同心圆的方式，第三个图以菱形的方式。

实现代码如下：

[python] view plain copy

1. # scoding=utf-8
2. import pylab as pl
3. points = [[int(eachpoint.split("#")[0]), int(eachpoint.split("#")[1])] for eachpoint in open("points","r")]
4. # 指定三个初始质心
5. currentCenter1 = [20,190]; currentCenter2 = [120,90]; currentCenter3 = [170,140]
6. pl.plot([currentCenter1[0]], [currentCenter1[1]],‘ok‘)
7. pl.plot([currentCenter2[0]], [currentCenter2[1]],‘ok‘)
8. pl.plot([currentCenter3[0]], [currentCenter3[1]],‘ok‘)
9. # 记录每次迭代后每个簇的质心的更新轨迹
10. center1 = [currentCenter1]; center2 = [currentCenter2]; center3 = [currentCenter3]
11. # 三个簇
12. group1 = []; group2 = []; group3 = []
13. for runtime in range(50):
14. group1 = []; group2 = []; group3 = []
15. for eachpoint in points:
16. # 计算每个点到三个质心的距离
17. distance1 = pow(abs(eachpoint[0]-currentCenter1[0]),2) + pow(abs(eachpoint[1]-currentCenter1[1]),2)
18. distance2 = pow(abs(eachpoint[0]-currentCenter2[0]),2) + pow(abs(eachpoint[1]-currentCenter2[1]),2)
19. distance3 = pow(abs(eachpoint[0]-currentCenter3[0]),2) + pow(abs(eachpoint[1]-currentCenter3[1]),2)
20. # 将该点指派到离它最近的质心所在的簇
21. mindis = min(distance1,distance2,distance3)
22. if(mindis == distance1):
23. group1.append(eachpoint)
24. elif(mindis == distance2):
25. group2.append(eachpoint)
26. else:
27. group3.append(eachpoint)
28. # 指派完所有的点后，更新每个簇的质心
29. currentCenter1 = [sum([eachpoint[0] for eachpoint in group1])/len(group1),sum([eachpoint[1] for eachpoint in group1])/len(group1)]
30. currentCenter2 = [sum([eachpoint[0] for eachpoint in group2])/len(group2),sum([eachpoint[1] for eachpoint in group2])/len(group2)]
31. currentCenter3 = [sum([eachpoint[0] for eachpoint in group3])/len(group3),sum([eachpoint[1] for eachpoint in group3])/len(group3)]
32. # 记录该次对质心的更新
33. center1.append(currentCenter1)
34. center2.append(currentCenter2)
35. center3.append(currentCenter3)
36. # 打印所有的点，用颜色标识该点所属的簇
37. pl.plot([eachpoint[0] for eachpoint in group1], [eachpoint[1] for eachpoint in group1], ‘or‘)
38. pl.plot([eachpoint[0] for eachpoint in group2], [eachpoint[1] for eachpoint in group2], ‘oy‘)
39. pl.plot([eachpoint[0] for eachpoint in group3], [eachpoint[1] for eachpoint in group3], ‘og‘)
40. # 打印每个簇的质心的更新轨迹
41. for center in [center1,center2,center3]:
42. pl.plot([eachcenter[0] for eachcenter in center], [eachcenter[1] for eachcenter in center],‘k‘)
43. pl.show()