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深入解密 K 均值聚类：从理论基础到 Python 实践

news 2024/11/2 4:02:11

1. 引言

在机器学习领域，聚类是一种无监督学习的技术，用于将数据集分组成若干个类别，使得同组数据之间具有更高的相似性。这种技术在各个领域都有广泛的应用，比如客户细分、图像压缩和市场分析等。聚类的目标是使得同类样本之间的相似性最大化，而不同类样本之间的相似性最小化。

K 均值聚类 (K-Means Clustering) 是一种基于距离度量的迭代优化算法，通过选择若干个质心 (centroid) 来对数据进行分组，使得每个数据点所属的聚类内距离质心的距离之和最小化。由于其算法的简单性和高效性，K 均值在数据分析中被广泛使用。

在现实生活中，我们可以将 K 均值聚类应用于客户细分，以帮助企业识别具有相似购买行为的客户群体，或者用于图像压缩，通过将图像像素点聚类来减少颜色的数量。在这篇文章中，我们将深入探讨 K 均值聚类的数学原理、算法实现步骤，并提供 Python 代码示例来帮助读者理解其实际应用。

2. 什么是 K 均值聚类？

K 均值聚类是一种基于质心的聚类算法，它通过反复迭代的方式将数据点分配到 K 个聚类中。每个质心代表一个聚类的中心位置，算法会不断调整质心的位置，直到满足一定的收敛条件。K 均值聚类的目标是最小化每个聚类内部所有点到其质心的距离之和。

具体来说，K 均值聚类的步骤可以概括如下：

随机选择 K 个初始质心。
将每个数据点分配到离它最近的质心所在的聚类。
重新计算每个聚类的质心，即对聚类中的所有数据点取平均值。
重复步骤 2 和 3，直到质心的位置不再发生变化，或者达到预设的迭代次数。

K 均值聚类的最终结果是 K 个聚类，每个聚类由一个质心及其所有属于该聚类的数据点组成。其目标是使得每个聚类内的数据点与质心之间的总距离最小。

3. K 均值聚类的数学原理

K 均值聚类的目标是最小化每个数据点到所属质心的距离的平方和 (Sum of Squared Errors, SSE)：

其中，

：聚类的数量。
：第 i 个聚类。
：第 i 个聚类的质心。
：属于聚类的数据点。

这个优化问题的目标是通过不断调整每个聚类的质心来最小化 SSE。该过程通过交替进行两步：分配 (Assignment) 和更新 (Update)，直到达到收敛条件。

4. 算法实现步骤详解

K 均值聚类算法主要包含以下步骤：

步骤 1：选择 K 值

K 值是指要将数据分成的聚类数。选择合适的 K 值是 K 均值聚类算法中一个非常重要的步骤，因为不合适的 K 值会影响聚类的效果。通常可以通过 "肘部法则 (Elbow Method)" 来确定合适的 K 值。

步骤 2：初始化质心

可以随机选择 K 个数据点作为初始质心，或者使用一些启发式的方法，如 K-Means++，以更好地初始化质心，减少随机性对聚类效果的影响。

步骤 3：分配数据点

将每个数据点分配到离它最近的质心所在的聚类中。通常使用欧几里得距离来计算数据点与质心之间的距离。

步骤 4：更新质心

对于每一个聚类，重新计算其质心的位置。具体来说，将聚类中的所有数据点的坐标进行平均，得到新的质心位置。

步骤 5：收敛判断

判断质心是否发生变化。如果质心位置不再变化，或者达到预设的最大迭代次数，算法停止。此时的聚类结果即为最终的聚类划分。

5. Python 代码实现

下面我们用 Python 及其常用库 NumPy 和 Matplotlib 实现 K 均值聚类算法：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.datasets import make_blobs

# 生成模拟数据集
np.random.seed(42)
X, y = make_blobs(n_samples=300, centers=4, cluster_std=0.6, random_state=0)

# 可视化数据集
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], s=50)
plt.xlabel('Feature 1')
plt.ylabel('Feature 2')
plt.title('Generated Data')
plt.show()

# 定义K均值聚类算法
class KMeans:def __init__(self, k=3, max_iters=100, tol=1e-4):self.k = kself.max_iters = max_itersself.tol = tol
def fit(self, X):self.centroids = X[np.random.choice(range(X.shape[0]), self.k, replace=False)]for _ in range(self.max_iters):# 分配数据点到最近的质心self.clusters = self._assign_clusters(X)# 重新计算质心new_centroids = self._compute_centroids(X)# 检查质心是否收敛if np.all(np.linalg.norm(self.centroids - new_centroids, axis=1) < self.tol):breakself.centroids = new_centroids
def _assign_clusters(self, X):distances = np.linalg.norm(X[:, np.newaxis] - self.centroids, axis=2)return np.argmin(distances, axis=1)
def _compute_centroids(self, X):return np.array([X[self.clusters == i].mean(axis=0) for i in range(self.k)])
def predict(self, X):distances = np.linalg.norm(X[:, np.newaxis] - self.centroids, axis=2)return np.argmin(distances, axis=1)

# 训练模型
kmeans = KMeans(k=4)
kmeans.fit(X)

# 预测聚类结果
y_pred = kmeans.predict(X)

# 可视化聚类结果
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y_pred, cmap='viridis', s=50)
plt.scatter(kmeans.centroids[:, 0], kmeans.centroids[:, 1], s=200, c='red', marker='X')
plt.xlabel('Feature 1')
plt.ylabel('Feature 2')
plt.title('K-Means Clustering Results')
plt.show()

6. 选择 K 值：肘部法则

选择合适的 K 值是 K 均值聚类的重要步骤。肘部法则是一种常用的方法，它通过计算不同 K 值下 SSE 的变化趋势来选择合适的 K。随着 K 的增加，SSE 会减少，但当减少的速度显著减小时，最佳 K 值即为 "肘部点"。

以下是使用肘部法则的代码示例：

sse = []
for k in range(1, 10):kmeans = KMeans(k=k)kmeans.fit(X)sse.append(sum(np.min(np.linalg.norm(X[:, np.newaxis] - kmeans.centroids, axis=2), axis=1) ** 2))

# 可视化肘部法则
plt.plot(range(1, 10), sse, marker='o')
plt.xlabel('Number of Clusters (K)')
plt.ylabel('SSE')
plt.title('Elbow Method for Optimal K')
plt.show()

7. K 均值聚类的优缺点

优点：

简单易懂：K 均值聚类算法简单直观，易于实现。
高效性：对于较大规模的数据，K 均值算法计算效率较高。

缺点：

对初始值敏感：算法对初始质心位置敏感，可能陷入局部最优。K-Means++ 是一种改进方法，可以更好地选择初始质心。
需指定 K 值：K 值需要事先给定，这对于不熟悉数据结构的用户来说是个挑战。
易受异常值影响：异常值对质心计算有较大影响，可能使结果偏离。

8. K-Means++ 的改进

为了减少对初始质心选择的敏感性，K-Means++ 提供了一种改进策略，确保初始质心尽可能分散，减少局部最优解的可能性。Scikit-Learn 库实现的 KMeans 就采用了 K-Means++ 作为默认的初始质心选择方法。

from sklearn.cluster import KMeans

# 使用KMeans++初始化
kmeans = KMeans(n_clusters=4, init='k-means++', max_iter=300, n_init=10, random_state=0)
y_kmeans = kmeans.fit_predict(X)

# 可视化聚类结果
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y_kmeans, cmap='viridis', s=50)
plt.scatter(kmeans.cluster_centers_[:, 0], kmeans.cluster_centers_[:, 1], s=200, c='red', marker='X')
plt.xlabel('Feature 1')
plt.ylabel('Feature 2')
plt.title('K-Means++ Clustering Results')
plt.show()