【机器学习】简单易懂的聚类算法K-Means

文章目录

- 概述
- - 算法原理
  - 算法步骤
  - K-Means++ 初始化
  - 算法局限性
  - 应用场景
  - 评估指标
- scikit-learn 实现k-means算法
- - 步骤 1: 导入必要的库
  - 步骤 2: 准备数据集
  - 步骤 3: 文本向量化
  - 步骤 4: 应用K-means聚类
  - 步骤 5: 分析结果
  - 步骤 6: 评估模型
- 相关文献

概述

K-Means 是一种广泛使用的聚类算法，其目的是将数据集分成 K 个聚类，其中每个数据点都属于最近的均值（质心）所代表的聚类。K-Means 算法的执行过程简单明了，但也有一些局限性。下面详细介绍 K-Means 算法的原理和步骤：

算法原理

K-Means 算法通过迭代的方式寻找数据的聚类中心，使得每个数据点到其聚类中心的距离之和最小。这里的“距离”通常是指欧几里得距离，但也可以使用其他距离度量。

算法步骤

选择初始质心：
- 随机选择 K 个数据点作为初始的聚类中心（质心）。
分配数据点到最近的质心：
- 对于数据集中的每个点，计算其与各个质心的距离，并将其分配给最近的质心，形成 K 个聚类。
重新计算质心：
- 对于每个聚类，计算所有属于该聚类的数据点的均值，并更新该聚类的质心。
重复步骤 2 和 3：
- 直到满足某个停止条件，如质心的变化小于某个阈值、达到预设的迭代次数，或者数据点的分配不再发生变化。
输出聚类结果：
- 算法结束后，每个数据点都被分配到一个聚类中，每个聚类由其质心代表。

K-Means++ 初始化

K-Means++ 是一种改进的初始化方法，用于选择更好的初始质心，从而提高聚类的质量：

从数据集中随机选择第一个质心。
对于数据集中的每个点，计算其到已选择的最近质心的距离。
选择下一个质心，其概率与到最近质心的距离的平方成正比。

算法局限性

对初始质心敏感：不同的初始质心可能导致不同的聚类结果。
对异常值敏感：异常值可以严重影响聚类中心的位置。
假设聚类是凸形的：K-Means 假设聚类的形状是凸形的，且大小相似，这在现实世界的数据集中并不总是成立。
需要预先指定 K 值：K-Means 需要用户预先指定聚类的数量 K，这在实际应用中可能难以确定。

应用场景

尽管存在局限性，K-Means 由于其简单和高效，在许多领域都有广泛的应用，包括市场细分、社交网络分析、图像分割、文档聚类等。

评估指标

评估 K-Means 聚类效果的常用指标包括：

Within-Cluster Sum of Squares (WCSS)：簇内误差平方和，即每个点到其质心的距离的平方和。
轮廓系数 (Silhouette Coefficient)：衡量聚类的紧密度和分离度。

K-Means 算法因其直观和易于实现而受到欢迎，但在使用时需要考虑其局限性，并可能需要尝试不同的 K 值和初始化方法以获得最佳结果。

scikit-learn 实现k-means算法

在Python中使用scikit-learn库进行文本聚类是一个常见的任务，尤其是当你想要根据某些特征（如词汇频率）来自动组织文档时。下面是如何使用K-means算法通过scikit-learn对文本数据进行聚类的一个示例。

首先，确保你的环境中已安装了scikit-learn。如果没有安装，可以通过运行pip install -U scikit-learn来安装。

步骤 1: 导入必要的库

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn.metrics import silhouette_score
import pandas as pd

步骤 2: 准备数据集

这里我们创建一个简单的文本数据列表作为示例。在实际应用中，这可以是任何文本数据源，比如文件、数据库或API调用的结果。

documents = ["I love programming in Python","Python is the best for data science","Java is also a good programming language","JavaScript is widely used for web development","Web developers often use HTML, CSS, and JavaScript"
]

步骤 3: 文本向量化

使用TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）方法将文本转换为数值型数据，这是机器学习模型可以处理的形式。

vectorizer = TfidfVectorizer(stop_words='english')
X = vectorizer.fit_transform(documents)

步骤 4: 应用K-means聚类

选择合适的聚类数量（例如，这里假设我们想要找到3个不同的群组）。然后训练模型并预测每个文档所属的类别。

num_clusters = 3
model = KMeans(n_clusters=num_clusters, init='k-means++', max_iter=100, n_init=10)
model.fit(X)

步骤 5: 分析结果

查看每个文档被分配到哪个集群，以及这些集群的中心点是什么。

order_centroids = model.cluster_centers_.argsort()[:, ::-1]
terms = vectorizer.get_feature_names_out()for i in range(num_clusters):print(f"Cluster {i}:")for ind in order_centroids[i, :10]:print(' %s' % terms[ind])print()

步骤 6: 评估模型

可以使用轮廓系数（Silhouette Coefficient）来评估聚类的质量。值范围从-1到1，值越大表示聚类效果越好。

predictions = model.predict(X)
print("Silhouette Score: ", silhouette_score(X, predictions))

以上就是使用scikit-learn中的K-means进行文本聚类的基本流程。这个过程包括准备数据、向量化文本、应用聚类算法、分析结果和评估模型性能。希望这段代码对你有所帮助！如果你有任何具体的问题或者需要进一步的帮助，请随时提问。