河北工业大学数据挖掘实验五

一、实验目的

1. 熟悉k-均值聚类算法。
2. 在训练样本集上编写用于 k-均值聚类的程序，对任务相关数据运行 k-均值聚类算法，调试实验。
3. 掌握距离计算方法和聚类的评价准则。
4. 写出实验报告。

二、实验原理

1、k-均值聚类

k-均值聚类是一种基于形心的划分技术，具体迭代的计算步骤如下：

1. 在属性向量空间随机产生k个形心坐标。
2. 分别计算数据集 D 中的每个数据对象 $T_i(1\le i\le n)$到所有$k$个形心的距离度量 $Dist(i,j)(1\le i\le n,1\le j\le k)$，并将数据对象 $T_i$ 聚到最小距离度量的那一簇中。即 $T_i\in C_J$，表示数据对象$T_i$被聚到第$J$簇中。其中$J=\mathrm{argmin}(Dist(i,j))$，表示$J$为可使得$Dist(i,j)$取最小值的那个$j$。
3. 按照形心的定义计算每一簇的形心坐标，形成下一代的$k$个形心坐标。
4. 如果不满足终结条件，转到 2)继续迭代；否则结束。

其中，簇的形心可以有不同的的定义，例如可以是簇内数据对象属性向量的均值（也就是重心），也可以是中心点等；距离度量也可以有不同的定义，常用的有欧氏距离、曼哈顿（或城市块、街区）距离、闵可夫斯基距离等；终结条件可采用当对象的重新分配不再发生时，程序迭代结束。

2、终止条件

终止条件可以是以下任何一个：

1. 没有（或最小数目）对象被重新分配给不同的聚类。
2. 没有（或最小数目）聚类中心再发生变化。
3. 误差平方和局部最小。

三、实验内容和步骤

1、实验内容

1. 根据 k-均值聚类算法的计算步骤，画出 k=3 时的程序流程图；
2. 由 k-均值程序流程图编程实现 k-均值聚类算法；
3. 在实验报告中显示 k-均值聚类过程的一系列截图，指明各个簇的逐渐演
   化过程；
4. 在报告中指出实验代码中的初始质心的选择，终止条件的选择，以及距
   离度量的选择并予以说明。

2、实验步骤

编程实现如下功能：

1. 首先将数据集 D={D1,D2,D3}中的属性向量作为实验数据输入；
2. 由 k-均值程序流程图编程实现 k-均值聚类算法，并用实验数据运行；
3. 运行过程中在适当的迭代代数暂停并显示实时迭代的结果，如簇心的位
   置、按距离最近邻聚类的结果等；

3、程序框图

程序框图

4、实验样本

data.txt

5、实验代码

#!/usr/bin/env python 　
# -*- coding: utf-8 -*-
#
# Copyright (C) 2021 #
# @Time    : 2022/5/30 21:29
# @Author  : Yang Haoyuan
# @Email   : [email protected]
# @File    : Exp5.py
# @Software: PyCharm
import math
import random
import argparse

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.metrics import calinski_harabasz_score

parser = argparse.ArgumentParser(description="Exp5")
parser.add_argument("--epochs", type=int, default=100)
parser.add_argument("--k", type=int, default=3)
parser.add_argument("--n", type=int, default=2)
parser.add_argument("--dataset", type=str, default="data.txt")

parser.set_defaults(augment=True)
args = parser.parse_args()
print(args)


# 读取数据集
def loadDataset(filename):
    dataSet = []
    with open(filename, 'r') as file_to_read:
        while True:
            lines = file_to_read.readline()  # 整行读取数据
            if not lines:
                break
            p_tmp = [str(i) for i in lines.split(sep="\t")]
            p_tmp[len(p_tmp) - 1] = p_tmp[len(p_tmp) - 1].strip("\n")
            for i in range(len(p_tmp)):
                p_tmp[i] = float(p_tmp[i])
            dataSet.append(p_tmp)

    return dataSet


# 计算n维数据间的欧式距离
def euclid(p1, p2, n):
    distance = 0
    for i in range(n):
        distance = distance + (p1[i] - p2[i]) ** 2
    return math.sqrt(distance)


# 初始化聚类中心
def init_centroids(dataSet, k, n):
    _min = dataSet.min(axis=0)
    _max = dataSet.max(axis=0)

    centre = np.empty((k, n))
    for i in range(k):
        for j in range(n):
            centre[i][j] = random.uniform(_min[j], _max[j])
    return centre


# 计算每个数据到每个中心点的欧式距离
def cal_distance(dataSet, centroids, k, n):
    dis = np.empty((len(dataSet), k))
    for i in range(len(dataSet)):
        for j in range(k):
            dis[i][j] = euclid(dataSet[i], centroids[j], n)
    return dis


# K-Means聚类
def KMeans_Cluster(dataSet, k, n, epochs):
    epoch = 0
    # 初始化聚类中心
    centroids = init_centroids(dataSet, k, n)
    # 迭代最多epochs
    while epoch < epochs:
        # 计算欧式距离
        distance = cal_distance(dataSet, centroids, k, n)

        classify = []
        for i in range(k):
            classify.append([])

        # 比较距离并分类
        for i in range(len(dataSet)):
            List = distance[i].tolist()
            # 因为初始中心的选取完全随机，所以存在第一次分类，类的数量不足k的情况
            # 这里作为异常捕获，也就是distance[i]=nan的时候，证明类的数量不足
            # 则再次递归聚类，直到正常为止，返回聚类标签和中心点
            try:
                index = List.index(distance[i].min())
            except:
                labels, centroids = KMeans_Cluster(dataSet=np.array(data_set), k=args.k, n=args.n, epochs=args.epochs)
                return labels, centroids

            classify[index].append(i)
        # 构造新的中心点
        new_centroids = np.empty((k, n))
        for i in range(len(classify)):
            for j in range(n):
                new_centroids[i][j] = np.sum(dataSet[classify[i]][:, j:j + 1]) / len(classify[i])

        # 比较新的中心点和旧的中心点是否一样
        if (new_centroids == centroids).all():
            # 中心点一样，停止迭代
            label_pred = np.empty(len(data_set))
            # 返回个样本聚类结果和中心点
            for i in range(k):
                label_pred[classify[i]] = i

            return label_pred, centroids
        else:
            centroids = new_centroids
            epoch = epoch + 1


# 聚类结果展示
def show(label_pred, X, centroids):
    x = []
    for i in range(args.k):
        x.append([])

    for k in range(args.k):
        for i in range(len(label_pred)):
            _l = int(label_pred[i])
            x[_l].append(X[i])
    for i in range(args.k):
        plt.scatter(np.array(x[i])[:, 0], np.array(x[i])[:, 1], color=plt.cm.Set1(i % 8), label='label' + str(i))
    plt.scatter(x=centroids[:, 0], y=centroids[:, 1], marker='*', label='pred_center')
    plt.legend(loc=3)
    plt.show()


if __name__ == "__main__":
    # 读取数据
    data_set = loadDataset(args.dataset)
    # 原始数据展示
    plt.scatter(np.array(data_set)[:, :1], np.array(data_set)[:, 1:])
    plt.show()
    # 获取聚类结果
    labels, centroids = KMeans_Cluster(dataSet=np.array(data_set), k=args.k, n=args.n, epochs=args.epochs)

    print("Classes: ", labels)
    print("Centers: ", centroids)
    # 使用Calinski-Harabaz标准评价聚类结果
    scores = calinski_harabasz_score(data_set, labels)
    print("Scores: ", round(scores, 2))
    # 展示聚类结果
    show(X=np.array(data_set), label_pred=labels, centroids=centroids)

四、实验结果

原始数据分布散点图

一种“好”聚类后分类情况散点图以及聚类中心

一种“好”聚类后聚类标签，聚类中心和CH指数得分情况

一种“坏”聚类后分类情况散点图以及聚类中心

一种“坏”聚类后聚类标签，聚类中心和CH指数得分情况

五、实验分析

本次实验主要是K-Means算法的实现。

对于样本之间的距离，我采用欧几里得距离度量，这是在经典K-Means算法中已经被证明是高度有效的相似性和非相似性度量标准。

我将聚类中心不再变化或者迭代次数达到上限作为终止条件，放着某些不收敛的情况造成的程序运行时间过长。

由于聚类中心的初始选取完全随机，所以可能出现第一次聚类类的数量小于规定的k的情况，对于这种情况，我在异常处理中直接进行递归，重新开始聚类，返回递归聚类结果。同时，由于聚类中心的随机性，即使针对同一数据集，在参数相同的情况下，其聚类结果有可能存在巨大差距。为了评判聚类结果的“好”或“坏”，我使用$Calinski-Harabaz(CH)$标准评价聚类结果。这是一种经典的算法，用以评价类间和类内部的协方差，进而评价聚类结果。较之于Silhouettes指数，CH指数的计算更加快捷。其计算公式如下：
$$CH=\frac{BGSS}{k-1}/\frac{WGSS}{n-k}$$
BGSS指类间协方差，WGSS指类内协方差。一个好的聚类应当具有较大的类间协方差和较小的类内协方差，从而使得CH指数达到局部或者全局的最大值。从实验结果可以看出，在经验上更好的聚类结果确实具有更大的CH得分。