1.什么是K-Means？

K均值算法聚类

关键词：K个种子，均值
聚类的概念：一种无监督的学习，事先不知道类别，自动将相似的对象归到同一个簇中

K-Means算法是一种聚类分析（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.

K-Means算法的思想很简单，对于给定的样本集，按照样本之间的距离大小，将样本集划分为K个簇。让簇内的点尽量紧密的连在一起，而让簇间的距离尽量的大.

2.k-Means原理

每次计算距离采用的是欧式距离

步骤图：

步骤总结：

• 从数据中选择k个对象作为初始聚类中心;
• 计算每个聚类对象到聚类中心的距离来划分；
• 再次计算每个聚类中心
• 2~3步for循环，直到达到最大迭代次数，则停止，否则，继续操作。
• 确定最优的聚类中心

主要优点：

• 原理比较简单，实现也是很容易，收敛速度快。
• 聚类效果较优。
• 算法的可解释度比较强。
• 主要需要调参的参数仅仅是簇数k。
• 当簇近似为高斯分布时，效果是最高的.
• 对处理大数据集该算法保持可伸缩性和高效率

主要缺点：

• K-Means算法需要用初始随机种子点来搞，这个随机种子点太重要，不同的随机种子点会有得到完全不同的结果。（K-Means++算法可以用来解决这个问题，其可以有效地选择初始点）

• 必须事先给出k(要生成的簇的数目)，而且对初值敏感，对于不同的初值，可能会导致不同的结果.

• 对于不是凸的数据集比较难收敛

• 如果各隐含类别的数据不平衡，比如各隐含类别的数据量严重失衡，或者各隐含类别的方差不同，则聚类效果不佳。

• 采用迭代方法，得到的结果只是局部最优。

• 对噪音和异常点比较的敏感。

3.K-Means算法应用：

• 对于多维数据的分类，效果很好
• 二维坐标点的X，Y 坐标，其实是一种向量，是一种数学抽象。现实世界中很多属性是可以抽象成向量的，比如，我们的年龄，我们的喜好，我们的商品，等等，能抽象成向量的目的就是可以让计算机知道某两个属性间的距离。如：我们认为，18岁的人离24岁的人的距离要比离12岁的距离要近，鞋子这个商品离衣服这个商品的距离要比电脑要近，等等。解决实际问题比较好

4.K-Means实例-亚洲国家队足球水平分类

import numpy as np

import pandas as pd

# cluster ：簇，一堆
# 只有分类
from sklearn.cluster import KMeans

import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline

from mpl_toolkits.mplot3d.axes3d import Axes3D
import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')

# 2006年世界杯，2010年世界杯，2007亚洲杯，比赛数据
football = pd.read_csv('./AsiaFootball.txt')

X = football.iloc[:,1:]

kmeans = KMeans(n_clusters=5)

# 无监督学习 PCA也是无监督 NMF无监督
kmeans.fit(X)
y_ = kmeans.predict(X)

# 分成3类
for i in range(3):
index = np.argwhere(y_ == i).reshape(-1)
print('类别是%d国家队有：'%(i),football['国家'].loc[index].get_values())

# 分成5类
for i in range(5):
index = np.argwhere(y_ == i).reshape(-1)
print('类别是%d国家队有：'%(i),football['国家'].loc[index].get_values())

加载的数据结构：

分成3类打印输出：

分成5类打印输出：

分类好了，但是我们不知道分成4类好还是分成5类好，现在选取一些指标来评判一下：

（1）轮廓系数 Silhouette Coefficient

# 轮廓系数
from sklearn.metrics import silhouette_score

for i in range(2,16):
kmeans = KMeans(n_clusters=i)
kmeans.fit(X)
y_ = kmeans.predict(X)
s = silhouette_score(X,y_)
print('聚类个数是：%d。轮廓系数是：%0.2f'%(i,s))

由轮廓系数分析可知，当分为6类的时候，效果最好

（2）calinski_harabasz_score CH分数（值越大，效果越好）

for i in range(2,16):
kmeans = KMeans(n_clusters=i)
kmeans.fit(X)
y_ = kmeans.predict(X)
s = metrics.calinski_harabasz_score(X,y_)
print('聚类个数是：%d。calinski_harabasz_score：%0.2f'%(i,s))

（3）davies_bouldin_score 戴维森堡丁指数DBI（度量是每个聚类最大相似度的均值）

for i in range(2,16):
kmeans = KMeans(n_clusters=i)
kmeans.fit(X)
y_ = kmeans.predict(X)
s = metrics.davies_bouldin_score(X,y_)
print('聚类个数是：%d。davies_bouldin_score：%0.2f'%(i,s))

以上三种方式得到的最优分类均不同，这是因为数据的原因，数据不太好.

5.Kmeans评价指标，这个就是聚类的衡量指标，之后再具体详细的解释一下

（1）轮廓系数 metrics.silhouette_score

（2）兰德系数 metrics.adjusted_rand_score

（3）互信息指标 metrics.adjusted_mutual_info_score

（4）同质性 homogeneity_completeness_v_measure

（5）Calinski-Harabasz索引 metrics.calinski_harabasz_score

（6）Davies-Bouldin索引 metrics.davies_bouldin_score

补充：

1.k-Means算法，初值的选择，对聚类结果有影响吗？

k-Means是初值敏感的，举个例子：

对于左图来说，使用k-means分类，我们肉眼可见，选择初值会在四个区域选择四个样本，

但是如图所示，在第二部分选择了两个样本作为初始值，而第一部分没有选择，

这种情况下，最终的分类结果可能是右图所示，这样的话结果就不太好，分类效果明显不好，

所以，由此可见，初值的选择对分类有很大的影响.

我觉得有一种解决方法是：

k-means++算法：

先随机选择一个样本点为初始值，然后计算其他所有样本到该该本点的距离，然后计算加权平均，相当于给每个样本点一个权值，也就是被选中的概率，然后按照概率选择其他的初始值，并不是概率高的一定会被选中，概率低的也可能会被选中，这是一个概率问题，一般来说选中都是距离第一个初始值比较远的，这样我们就有下一个聚类中心了，再然后找第三个聚类中心的话，更新一下之前的距离权值，根据样本到两个聚类中心的距离，哪个距离大选择哪个，这样再根据概率挑选出第三个聚类中心，之后的步骤是一样的，这就是k-means++算法

2.k-means使用场景

k-means其实对样本的分布是有要求的，我们认为k个样本其实是服从高斯混合分布的，并且每个高斯分布的方差是一样的，其实也就是每个簇的方差是一样的.

3.k-means的公式化解释：

我们上边所说的原理其实就是两个公式的重复循环

4.如果样本量巨大的话，可以考虑使用mini-batch k-means算法

5.k-means算法可能会振荡

采用迭代的方法，多做几次，每次结果可能都不一样，具体哪个效果好，可能需要人为去判断.