python中k-means算法_Python实现KMeans算法

“Python实现一个算法总是比你理解这个算法更简单,这也是Python如此流行的原因之一。”

在前面的文章中讲过数据离散化和KMeans算法的理论理解。

参见：数据离散化及其KMeans算法实现的理解

这篇文章来看看怎样用Python实现这个事。

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目标

有下图所示的一系列数据，总共有900多条，这是《Python数据分析与挖掘实战》这本书第4章的案例数据。

从图中可见，测量值非常多，但实际上肝气郁结要么就是有要么就是没有，就两种情况；再细致一点，我们可能分成好、不太好、差、很差四类。当然，具体怎样分法需要这方面的专业人士来定。

反正，就拿过来这样一堆数据，根据这组数据情况呢把病人给分成四类。

也就是说，我们的目标就是将这900多条数据用K-Means算法给分成4类。

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实现步骤

Step1，当然是把需要用到的第三方库给import进来

import pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltfrom sklearn.cluster import KMeans

KMeans就是要用到第三行。

Step2，当然是把数据读到pandas的dataframe中

datafile = u'../data/discretization_data.xls'data = pd.read_excel(datafile) #这个地方的data的类型是DataFramedata = data[u'肝气郁结证型系数'] #这里的data已经是DataFrame的一列，变成了Series了

上面这个第三行是啥意思呢？因为我们待会要用到的KMeans的输入数据类型是ndarray的行向量，所以先在这里把data的一列拿出来。

Step3，创建KMeans的分类器并对Step2中的数据进行聚类。

请看代码:

k = 4kmodel = KMeans(n_clusters = k, n_jobs = 2) #n_jobs是进程的数量，和cpu个数有关kmodel.fit(data.values.reshape((len(data),1)))c = pd.DataFrame(kmodel.cluster_centers_).sort_values(0) #对聚类中心排序w1 = c.rolling(2).mean().iloc[1:]w = [0] + list(w1[0]) + [data.max()]d_result = pd.cut(data, w, labels = range(k))

就这么简单，就7行就搞定了这个事。在这里，我有必要把这几行代码简要说一下。

第1-3行，就是拿Step2中的数据用KMeans算法给聚类，不是会得到4个分类么？每个分类不是会有一个中心点么？如果忘记了，请回过头去看看这篇文章：数据离散化及其KMeans算法实现的理解。

拿这4个圆心也是存放在第2行创建的这个KMeans的对象kmodel中，确切说在它的cluster_centers_中。它的值是下面图这样的，然后再对它们从小到大排序给到c。

第4行，然后我们再把它转成DataFrame类型，再排一下序(就是代码第4行干的事)

第5行，是做窗口平均的，也就是说以rolling的输入2为窗口大小求平均值。更直白一点，就是第c的(第1个值+第2个值)/2作为新的第2个值，第1个值就没了，c经过rolling(2)窗口平均后的结果是这样的。

然后我们把上图中的第1个值NaN给切掉后再赋给w1。

第6行，是将0作为最小，将data中的最大值作为最大，加入到w1中，w就变成5个值了，c\w1\w分别如下图的左、中、右。

第7行，所有前面6行都是为这一行服务的，就是要把我们对data分类的5个分类的界限(值)确定下来之后，用cut函数将data分成5类。

Step4：把分类好后的结果给画出来。代码如下：

defcluster_plot(d, k): plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #正常显示中文标签 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False#正常显示负号 plt.figure(figsize=(8,3))for j in range(0,k): plt.plot(data[d==j],[j for i in d[d==j]],'o') plt.ylim(-0.5, k-0.5)return pltcluster_plot(d_result,k).show()

这里呢，定义了一个函数cluster_plot的函数，返回一个画好了cluster的pyplot。

绘制的结果见“03 效果分析”。

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效果分析

下面这个图就是聚类完成的结果图。可以看出来，我们通过KMeans算法找到的几个分界点将900多个数据给很好的分成了4类。

在没聚类之前的原始数据是这样的：

上面那个图看着舒服多了。

在这篇文章中，我们用KMeans算法对数据进行聚类是非常简单、粗暴的。并没有指定距离的计算方法、初始的中心点、结束条件等，都是使用了sklearn.cluster中KMeans的默认值，如果需要更详细的了解需要去看看sklearn的官方文档。

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小结

用Python做数据分析的感觉就是：做之前没头绪、做之后感觉挺简单。