K-Means聚类算法
k均值聚类
k均值聚类是最简单也最常用的聚类算法，它试图找到代表数据特定区域的簇中心。每个簇中心设置为所分配的所有数据点的平均值，如果簇的分配不再变化，那么算法结束。
无监督学习：给出的标签不具有先验意义
在make_blobs数据集上使用k均值聚类算法，并输出用训练的无监督学习模型产生的预测结果：
from sklearn.datasets import make_blobs
from sklearn.cluster import KMeans
X, y = make_blobs(random_state=1)
kmeans = KMeans(n_clusters=3)
kmeans.fit(X)
print(kmeans.predict(X))
👇这个结果给出的仅是簇标签，无先验含义。如，通过k均值聚类分类出的人物肖像，需要查看肖像才知道是你的哪位朋友。
[1 0 0 0 2 2 2 0 1 1 0 0 2 1 2 2 2 1 0 0 2 0 2 1 0 2 2 1 1 2 1 1 2 1 0 2 0
0 0 2 2 0 1 0 0 2 1 1 1 1 0 2 2 2 1 2 0 0 1 1 0 2 2 0 0 2 1 2 1 0 0 0 2 1
1 0 2 2 1 0 1 0 0 2 1 1 1 1 0 1 2 1 1 0 0 2 2 1 2 1]
给出其预测边界：
mglearn.discrete_scatter(X[:, 0], X[:, 1], kmeans.labels_, markers='o')
mglearn.discrete_scatter(
kmeans.cluster_centers_[:, 0], kmeans.cluster_centers_[:, 1], [0, 1, 2],
markers='^', markeredgewidth=2)
👆由于设置簇的个数为3，因此最终分为3簇，簇中心使用🔺表示。
查看不同聚类中心个数对聚类结果的影响
分别设置聚类中心个数为2个和5个：
import matplotlib.pyplot as plt
fig, axes = plt.subplots(1, 2, figsize=(10, 5))
# 使用2个簇中心：
kmeans = KMeans(n_clusters=2)
kmeans.fit(X)
assignments = kmeans.labels_
mglearn.discrete_scatter(X[:, 0], X[:, 1], assignments, ax=axes[0])
# 使用5个簇中心：
kmeans = KMeans(n_clusters=5)
kmeans.fit(X)
assignments = kmeans.labels_
mglearn.discrete_scatter(X[:, 0], X[:, 1], assignments, ax=axes[1])
由于k均值聚类事先不知道聚类中心的个数，因此给出的聚类结果大概率会由于聚类中心个数的变化而改变。
之前看过一篇半监督学习模式下的K-Means聚类方法，大意是事先知道聚类中心的个数并人为地设置好，再进行聚类。当然，聚类中心的个数也可以通过肘部法则求得。
KMeans的局限
- K均值聚类认为每个簇的半径大致相同。
- K均值聚类还假设所有方向的簇都同等重要。
因此改变簇的密度，会导致K均值效果下降。
X_varied, y_varied = make_blobs(n_samples=200,
cluster_std=[1.0, 2.5, 0.5],
random_state=170)
y_pred = KMeans(n_clusters=3, random_state=0).fit_predict(X_varied)
mglearn.discrete_scatter(X_varied[:, 0], X_varied[:, 1], y_pred)
plt.legend(["cluster 0", "cluster 1", "cluster 2"], loc='best')
plt.xlabel("Feature 0")
plt.ylabel("Feature 1")
分为三簇，但是K均值的效果下降。
K均值无法识别非球形簇
# 生成一些随机分组数据
import numpy as np
X, y = make_blobs(random_state=170, n_samples=600)
rng = np.random.RandomState(74)
# 变换数据使其拉长
transformation = rng.normal(size=(2, 2))
X = np.dot(X, transformation)
# 将数据聚类成3个簇
kmeans = KMeans(n_clusters=3)
kmeans.fit(X)
y_pred = kmeans.predict(X)
# 画出簇分配和簇中心
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y_pred, cmap=mglearn.cm3)
plt.scatter(kmeans.cluster_centers_[:, 0], kmeans.cluster_centers_[:, 1],
marker='^', c=[0, 1, 2], s=100, linewidth=2, cmap=mglearn.cm3)
plt.xlabel("Feature 0")
plt.ylabel("Feature 1")
👆真实的簇与K均值分出来的簇。
另一个例子：
# 生成模拟的two_moons数据（这次的噪声较小）
from sklearn.datasets import make_moons
X, y = make_moons(n_samples=200, noise=0.05, random_state=0)
# 将数据聚类成2个簇
kmeans = KMeans(n_clusters=2)
kmeans.fit(X)
y_pred = kmeans.predict(X)
# 画出簇分配和簇中心
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y_pred, cmap=mglearn.cm2, s=60)
plt.scatter(kmeans.cluster_centers_[:, 0], kmeans.cluster_centers_[:, 1],
marker='^', c=[mglearn.cm2(0), mglearn.cm2(1)], s=100, linewidth=2)
plt.xlabel("Feature 0")
plt.ylabel("Feature 1")
PCA、NMF和K-Means在人脸识别图像重建上的对比
PCA：主成分分析。
NMF：非负矩阵分解。
可以理解为，二者都能够进行特征提取和数据降维，并都有助于数据可视化。
from sklearn.datasets import fetch_lfw_people
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.decomposition import PCA, NMF
people = fetch_lfw_people(min_faces_per_person=20, resize=0.7)
image_shape = people.images[0].shape
mask = np.zeros(people.target.shape, dtype=np.bool)
for target in np.unique(people.target):
mask[np.where(people.target == target)[0][:50]] = 1
X_people = people.data[mask]
y_people = people.target[mask]
X_people = X_people / 255.
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(
X_people, y_people, stratify=y_people, random_state=0)
nmf = NMF(n_components=100, random_state=0)
nmf.fit(X_train)
pca = PCA(n_components=100, random_state=0)
pca.fit(X_train)
kmeans = KMeans(n_clusters=100, random_state=0)
kmeans.fit(X_train)
X_reconstructed_pca = pca.inverse_transform(pca.transform(X_test))
X_reconstructed_kmeans = kmeans.cluster_centers_[kmeans.predict(X_test)]
X_reconstructed_nmf = np.dot(nmf.transform(X_test), nmf.components_)
fig, axes = plt.subplots(3, 5, figsize=(8, 8),
subplot_kw={'xticks': (), 'yticks': ()})
fig.suptitle("Extracted Components")
for ax, comp_kmeans, comp_pca, comp_nmf in zip(
axes.T, kmeans.cluster_centers_, pca.components_, nmf.components_):
ax[0].imshow(comp_kmeans.reshape(image_shape))
ax[1].imshow(comp_pca.reshape(image_shape), cmap='viridis')
ax[2].imshow(comp_nmf.reshape(image_shape))
axes[0, 0].set_ylabel("kmeans")
axes[1, 0].set_ylabel("pca")
axes[2, 0].set_ylabel("nmf")
fig, axes = plt.subplots(4, 5, subplot_kw={'xticks': (), 'yticks': ()},
figsize=(8, 8))
fig.suptitle("Reconstructions")
for ax, orig, rec_kmeans, rec_pca, rec_nmf in zip(
axes.T, X_test, X_reconstructed_kmeans, X_reconstructed_pca,
X_reconstructed_nmf):
ax[0].imshow(orig.reshape(image_shape))
ax[1].imshow(rec_kmeans.reshape(image_shape))
ax[2].imshow(rec_pca.reshape(image_shape))
ax[3].imshow(rec_nmf.reshape(image_shape))
axes[0, 0].set_ylabel("original")
axes[1, 0].set_ylabel("kmeans")
axes[2, 0].set_ylabel("pca")
axes[3, 0].set_ylabel("nmf")
👆三种方法提取到的特征。
👆通过上述三种方法重建的图像。对于k均值，重建就是在训练集上找到最近的簇中心。
利用KMeans做矢量化：可以用输入维度更多的簇来对数据编码
对于two_moons数据集（上例中两个半月牙），由于只有两个维度，因此PCA和NMF失效（显然对二维数据作特征提取毫无意义，如果降低维度成为一维，那么将完全破坏原先的数据）。但是可以通过加入更多的簇中心（本例中n = 10），可以用k均值找到一种更具表现力的数据表示方法。
X, y = make_moons(n_samples=200, noise=0.05, random_state=0)
kmeans = KMeans(n_clusters=10, random_state=0)
kmeans.fit(X)
y_pred = kmeans.predict(X)
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y_pred, s=60, cmap='Paired')
plt.scatter(kmeans.cluster_centers_[:, 0], kmeans.cluster_centers_[:, 1], s=60,
marker='^', c=range(kmeans.n_clusters), linewidth=2, cmap='Paired')
plt.xlabel("Feature 0")
plt.ylabel("Feature 1")
print("Cluster memberships:\n{}".format(y_pred))
👆设置200个样本点，组成两个半月牙。设置聚类的个数为10，来对数据进行聚类，结果如上图。此时，将到每个簇中心的距离作为特征，还可以得到一种更强有力的数据表示（通过kmeans构造了交叉项）。此时，应用线性模型，可以对两个月牙进行分类。