【二分-kMeans算法】二分K均值聚类分析与Python代码实现

一、k-means算法优缺点
k均值简单并且可以用于各种数据类型，它相当有效，尽管常常多次运行。然后k均值并不适合所有的数据类型。它不能处理非球形簇，不同尺寸和不同密度的簇。对包含离群点（噪声点）的数据进行聚类时，k均值也有问题。

https://github.com/Thinkgamer/Machine-Learning-With-Python

二、k-means算法python实现

#encoding:utf-8
from numpy import *

def loadDataSet(filename):
    dataMat = []          #创建元祖
    fr = open(filename)
    for line in fr.readlines():
        curLine = line.strip().split("\t")
        fltLine = map(float,curLine) #使用map函数将curLine里的数全部转换为float型
        dataMat.append(fltLine)
    return dataMat

def distEclud(vecA,vecB):          #计算两个向量的欧式距离
    return sqrt(sum(power(vecA-vecB,2)))

def randCent(dataSet,k):            #位给定数据集构建一个包含k个随机质心的集合
    n = shape(dataSet)[1]   #shape函数此时返回的是dataSet元祖的列数
    centroids = mat(zeros((k,n)))       #mat函数创建k行n列的矩阵，centroids存放簇中心
    for j in range(n):
        minJ = min(dataSet[:,j])           #第j列的最小值
        rangeJ = float(max(dataSet[:,j]) - minJ)
        centroids[:,j] = minJ + rangeJ * random.rand(k,1)  #random.rand(k,1)产生shape(k,1)的矩阵
    return centroids

def kMeans(dataSet,k,disMeas = distEclud,createCent = randCent):
    m = shape(dataSet)[0] #shape函数此时返回的是dataSet元祖的行数
    clusterAssment = mat(zeros((m,2)))      #创建一个m行2列的矩阵，第一列存放索引值，第二列存放误差，误差用来评价聚类效果
    centroids = createCent(dataSet,k)  #创建k个质心，调用createCent()函数
    clusterChanged =True #标志变量，若为true则继续迭代
    print "质心位置更新过程变化："
    while clusterChanged:
        clusterChanged = False
        for i in range(m):
            minDist = inf #inf为正无穷大
            minIndex = -1  #创建索引
            for j in range(k):
                #寻找最近的质心
                disJI = disMeas(centroids[j,:],dataSet[i,:]) #计算每个点到质心的欧氏距离
                if disJIif clusterAssment[i,0] != minIndex:
                clusterChanged = True
            clusterAssment[i,:] = minIndex,minDist**2
            print centroids
            #更新质心的位置
            for cent in range(k):
                ptsInClust = dataSet[nonzero(clusterAssment[:,0].A==cent)[0]]#通过数组过滤来获得给定簇的所有点
                #nonzero(a)函数返回值为元祖a的所有非零值得下标所构成的元祖
                #eg：b2 = array([[True, False, True], [True, False, False]])
                #print nonzero(b2)
                #=>(array([0, 0, 1]), array([0, 2, 0]))
                #print array(nonzero(b2))
                #=>[[0, 0, 1],[0, 2, 0]]
                centroids[cent,:] = mean(ptsInClust,axis=0)  #计算所有点的均值，选项axis=0表示沿矩阵的列方向进行均值计算
    return centroids,clusterAssment  #返回所有的类质心与点分配结果

def bikMeans(dataSet,k,disMeas = distEclud):
    m = shape(dataSet)[0] #shape函数此时返回的是dataSet元祖的行数
    clusterAssment = mat(zeros((m,2)))      #创建一个m行2列的矩阵，第一列存放索引值，第二列存放误差，误差用来评价聚类效果
    #创建一个初始簇
    centroid0 = mean(dataSet,axis=0).tolist()[0]
    centList = [centroid0]
    print centList
    print len(centList)
    for j in range(m):
        clusterAssment[j,1] = disMeas(mat(centroid0),dataSet[j,:])**2 #计算所有点的均值，选项axis=0表示沿矩阵的列方向进行均值计算
    while (len(centList)#inf正无穷大
        for i in range(len(centList)):
            #尝试划分每一簇
            ptsInCurrCluster = dataSet[nonzero(clusterAssment[:,0].A==i)[0],:]
            centroidMat,splitClustAss = kMeans(ptsInCurrCluster,2,disMeas)

            sseSplit = sum(splitClustAss[:,1])
            sseNotSplit = sum(clusterAssment[nonzero(clusterAssment[:,0].A!=i)[0],1])
            print "sseSplit and notSplit:",sseSplit,sseNotSplit
            if (sseSplit + sseNotSplit)#更新簇的分配结果
        bestClustAss[nonzero(bestClustAss[:,0].A == 1)[0],0] = len(centList)
        bestClustAss[nonzero(bestClustAss[:,0].A == 0)[0],0] = bestCentToSplit

        print "the bestCentToSplit is :",bestCentToSplit
        print "the len of bestClustAss is:",len(bestClustAss)
        centList[bestCentToSplit] = bestNewCents[0,:]
        centList.append(bestNewCents[1,:])
        clusterAssment[nonzero(clusterAssment[:,0].A == bestCentToSplit)[0],:] =bestClustAss
    return centList,clusterAssment
        #return mat(centList),clusterAssment

datMat = mat(loadDataSet('data.txt'))
myCentList,myNewAssment = bikMeans(datMat,2)
print "最终质心：\n",myCentList
print "索引值和均值：\n",myNewAssment

参考资料
1：【关联规则】Apriori算法分析与Python代码实现，具体分析请参考博客：
http://blog.csdn.net/gamer_gyt/article/details/51113753
2：【关联规则】FP-Tree算法分析与Python代码实现，具体分析请参考博客：
http://blog.csdn.net/gamer_gyt/article/details/51113753
3：【决策树算法】基于信息论的三种决策树算法之ID3算法分析与Python代码实现，具体分析请参考博客：
http://blog.csdn.net/gamer_gyt/article/details/51242815
4：【聚类算法】二分-kMeans算法（二分K均值聚类）分析与Python代码实现，具体分析请参考博客：
http://blog.csdn.net/gamer_gyt/article/details/48949227
5：【回归算法】Logistic回归算法分析与Python代码实现，具体分析请参考博客：
http://blog.csdn.net/gamer_gyt/article/details/51236978
http://blog.csdn.net/gamer_gyt/article/details/51242150
6：【分类算法】AdaBoost算法分析与Python代码实现，具体分析请参考博客：
http://blog.csdn.net/gamer_gyt/article/details/51372309
7：【分类算法】朴素贝叶斯算法分析与Python代码实现，具体分析请参考博客：
http://blog.csdn.net/gamer_gyt/article/details/47205371
http://blog.csdn.net/gamer_gyt/article/details/47860945
8：【回归算法】预测数值型数据-回归（Regression）分析与Python代码实现，具体分析请参考博客：
http://blog.csdn.net/gamer_gyt/article/details/51405251
9：【降维技术】PCA降维技术分析与Python代码实现，具体分析请参考博客：
http://blog.csdn.net/gamer_gyt/article/details/51418069
10：【推荐系统】基于标签的推荐系统，具体分析请参考博客：
http://blog.csdn.net/gamer_gyt/article/details/51684716
11：【推荐系统】基于图推荐系统，具体分析请参考博客：
http://blog.csdn.net/gamer_gyt/article/details/51694250
12：【推荐系统】基于用户和Item的协同过滤推荐算法，具体分析请参考博客：
http://blog.csdn.net/gamer_gyt/article/details/51346159
13：基于随机变量的熵来进行数据建模和分析
http://blog.csdn.net/gamer_gyt/article/details/53729868
14：推荐算法的回顾总结
http://blog.csdn.net/gamer_gyt/article/details/74367714