本文主要向大家介绍了K-means在Python语言中的实现，通过具体的内容向大家展示，希望对大家学习Python语言有所帮助。

K-means是机器学习中一个比较常用的算法，属于无监督学习算法，其常被用于数据的聚类，只需为它指定簇的数量即可自动将数据聚合到多类中，相同簇中的数据相似度较高，不同簇中数据相似度较低。

K-menas的优缺点：

优点：

· 原理简单

· 速度快

· 对大数据集有比较好的伸缩性

缺点：

· 需要指定聚类 数量K

· 对异常值敏感

· 对初始值敏感

K-means的聚类过程

其聚类过程类似于梯度下降算法，建立代价函数并通过迭代使得代价函数值越来越小

1. 适当选择c个类的初始中心；

2. 在第k次迭代中，对任意一个样本，求其到c个中心的距离，将该样本归到距离最短的中心所在的类；

3. 利用均值等方法更新该类的中心值；

4. 对于所有的c个聚类中心，如果利用（2）（3）的迭代法更新后，值保持不变，则迭代结束，否则继续迭代。

该算法的最大优势在于简洁和快速。算法的关键在于初始中心的选择和距离公式。

K-means 实例展示

python中km的一些参数：

Python

sklearn.cluster.KMeans(

    n_clusters=8,

    init='k-means++', 

    n_init=10, 

    max_iter=300, 

    tol=0.0001, 

    precompute_distances='auto', 

    verbose=0, 

    random_state=None, 

    copy_x=True, 

    n_jobs=1, 

    algorithm='auto'

    )

n_clusters: 簇的个数，即你想聚成几类

init: 初始簇中心的获取方法

n_init: 获取初始簇中心的更迭次数，为了弥补初始质心的影响，算法默认会初始10个质心，实现算法，然后返回最好的结果。

max_iter: 最大迭代次数（因为kmeans算法的实现需要迭代）

tol: 容忍度，即kmeans运行准则收敛的条件

precompute_distances:是否需要提前计算距离，这个参数会在空间和时间之间做权衡，如果是True 会把整个距离矩阵都放到内存中，auto 会默认在数据样本大于featurs*samples 的数量大于12e6 的时候False,False 时核心实现的方法是利用Cpython 来实现的

verbose: 冗长模式（不太懂是啥意思，反正一般不去改默认值）

random_state: 随机生成簇中心的状态条件。

copy_x: 对是否修改数据的一个标记，如果True，即复制了就不会修改数据。bool 在scikit-learn 很多接口中都会有这个参数的，就是是否对输入数据继续copy 操作，以便不修改用户的输入数据。这个要理解Python 的内存机制才会比较清楚。

n_jobs: 并行设置

algorithm: kmeans的实现算法，有：’auto’, ‘full’, ‘elkan’, 其中 ‘full’表示用EM方式实现

虽然有很多参数，但是都已经给出了默认值。所以我们一般不需要去传入这些参数,参数的。可以根据实际需要来调用。

下面展示一个代码例子

Python

from sklearn.cluster import KMeans

from sklearn.externals import joblib

from sklearn import cluster

import numpy as np

# 生成10*3的矩阵

data = np.random.rand(10,3)

print data

# 聚类为4类

estimator=KMeans(n_clusters=4)

# fit_predict表示拟合+预测，也可以分开写

res=estimator.fit_predict(data)

# 预测类别标签结果

lable_pred=estimator.labels_

# 各个类别的聚类中心值

centroids=estimator.cluster_centers_

# 聚类中心均值向量的总和

inertia=estimator.inertia_

print lable_pred

print centroids

print inertia

代码执行结果

[0 2 1 0 2 2 0 3 2 0]

[[ 0.3028348   0.25183096  0.62493622]

[ 0.88481287  0.70891813  0.79463764]

[ 0.66821961  0.54817207  0.30197415]

[ 0.11629904  0.85684903  0.7088385 ]]

0.570794546829

为了更直观的描述，这次在图上做一个展示，由于图像上绘制二维比较直观，所以数据调整到了二维，选取100个点绘制，聚类类别为3类

Python

from sklearn.cluster import KMeans

from sklearn.externals import joblib

from sklearn import cluster

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

data = np.random.rand(100,2)

estimator=KMeans(n_clusters=3)

res=estimator.fit_predict(data)

lable_pred=estimator.labels_

centroids=estimator.cluster_centers_

inertia=estimator.inertia_

#print res

print lable_pred

print centroids

print inertia

for i in range(len(data)):

    if int(lable_pred[i])==0:

        plt.scatter(data[i][0],data[i][1],color='red')

    if int(lable_pred[i])==1:

        plt.scatter(data[i][0],data[i][1],color='black')

    if int(lable_pred[i])==2:

        plt.scatter(data[i][0],data[i][1],color='blue')

plt.show()

可以看到聚类效果还是不错的，对k-means的聚类效率进行了一个测试，将维度扩宽到50维

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