K-means聚类算法第5关：组合已实现的函数完成K-means算法

本关任务

本关综合前面四个关卡的内容来实现K-means聚类算法。

相关说明

K-means是一类非常经典的无监督机器学习算法，通常在实际应用中用于从数据集中找出不同样本的聚集模式，其基本原理就是类中样本的距离要远远小于类间样本的距离。

K-means聚类算法的流程如下： 首先从数据集x1​,x2​,x3​,…,xn​中随机选择k个样本作为簇中心。 然后，进入T轮迭代，在每个迭代中执行以下两个步骤。

一、对于每个样本 xi​，计算距离其最近的簇中心

二、对于每一个簇j，重新计算其簇中心

其含义实际上就是对于每一个簇j，计算分配在其中的样本向量的平均值。

编程任务

本关卡要求你完整如下代码块中星号圈出来的区域，实现K-means的核心算法步骤：

1. # -*- coding: utf-8 -*-
2. import numpy as np
3. import pandas as pd
5. from distance import euclid_distance
6. from estimate import estimate_centers
7. from loss import acc
8. from near import nearest_cluster_center
10. #随机种子对聚类的效果会有影响，为了便于测试，固定随机数种子
11. np.random.seed(5)
13. #读入数据集
14. dataset = pd.read_csv('./data/iris.csv')
16. #取得样本特征矩阵
17. X = dataset[['150','4','setosa','versicolor']].as_matrix()
18. y = np.array(dataset['virginica'])
20. #读入数据
21. n_clusters, n_iteration = input().split(',')
22. n_clusters = int(n_clusters)#聚类中心个数
23. n_iteration = int(n_iteration)#迭代次数
25. #随机选择若干点作为聚类中心
26. point_index_lst = np.arange(len(y))
27. np.random.shuffle(point_index_lst)
28. cluster_centers = X[point_index_lst[:n_clusters]]
30. #开始算法流程
31. y_estimated = np.zeros(len(y))
32. # 请在此添加实现代码 #
33. #********** Begin *********#
35. #********** End ***********#
36. print('%.3f' % acc(y_estimated, y))

测试说明

平台将比对你的实现代码与正确结果的差异，结果正确则祝贺你完成了本实训。

# -*- coding: utf-8 -*-
import numpy as np
import pandas as pd

from distance import euclid_distance
from estimate import estimate_centers
from loss import acc
from near import nearest_cluster_center
    
#随机种子对聚类的效果会有影响，为了便于测试，固定随机数种子
np.random.seed(5)

#读入数据集
dataset = pd.read_csv('./data/iris.csv')

#取得样本特征矩阵
X = dataset[['150','4','setosa','versicolor']].as_matrix()
y = np.array(dataset['virginica'])

#读入数据
n_clusters, n_iteration = input().split(',')
n_clusters = int(n_clusters)#聚类中心个数
n_iteration = int(n_iteration)#迭代次数

#随机选择若干点作为聚类中心
point_index_lst = np.arange(len(y))
np.random.shuffle(point_index_lst)
cluster_centers = X[point_index_lst[:n_clusters]]

#开始算法流程
y_estimated = np.zeros(len(y))
#   请在此添加实现代码     #
#********** Begin *********#
for iter in range(n_iteration):
    for xx_index in range(len(X)):
        #计算各个点最接近的聚类中心
        y_estimated[xx_index] = nearest_cluster_center(X[xx_index], cluster_centers)
    #计算各个聚类中心
    cluster_centers = estimate_centers(X, y_estimated, n_clusters)
#********** End ***********#
print('%.3f' % acc(y_estimated, y))