机器学习-吴恩达笔记8(1)之K-means

作者: 皮皮大 | 来源:发表于2019-12-04 21:22 被阅读0次

Week8-聚类与降维

无监督学习unsupervised learning

无监督学习简介

聚类和降维是无监督学习方法，在无监督学习中数据是没有标签的。

比如下面的数据中，横纵轴都是，没有标签（输出）。在非监督学习中，我们需要将一系列无标签的训练数据，输入到一个算法中，快速这个数据的中找到其内在数据结构。

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无监督学习应用

市场分割
社交网络分析
组织计算机集群
了解星系的形成

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聚类

聚类clustering

聚类试图将数据集中的样本划分成若干个通常是不相交的子集，称之为“簇cluster”。聚类可以作为一个单独过程，用于寻找数据内部的分布结构，也能够作为其他学习任务的前驱过程。聚类算法涉及到的两个问题：性能度量和距离计算

性能度量

聚类性能度量也称之为“有效性指标”。希望“物以类聚”。聚类的结果是“簇内相似度高”和“簇间相似度低”。

常用的外部指标是：

Jaccard 系数
FM 系数
Rand 系数

上述3个系数的值都在[0,1]之间，越小越好

常用的内部指标是：

DB指数
Dunn指数

DBI的值越小越好，Dunn的值越大越好。

距离计算

$x_i,x_j$ 的 $L_p$ 的距离定义为
$L_p(x_i,x_j)=(\sum_{l=1}^{n}|x_i^{(l)}-x_j^{(l)}|^p)^\frac{1}{p}$

规定： $p\geq1$ ，常用的距离计算公式有

当 $p=2$ 时，即为欧式距离，比较常用，即：
$L_2(x_i,x_j)=(\sum_{l=1}^{n}|x_i^{(l)}-x_j^{(l)}|^2)^\frac{1}{2}$

当 $p=1$ 时，即曼哈顿距离，即：
$L_1(x_i,x_j)=(\sum_{l=1}^{n}|x_i^{(l)}-x_j^{(l)}|$
当 $p$ 趋于无穷，为切比雪夫距离，它是各个坐标距离的最大值：
$L_{\infty}(x_i,x_j)=\mathop {max}\limits_{l}|x_i^{(l)}-x_j^{(l)}|$

余弦相似度

$\cos (\theta)=\frac{x^{T} y}{|x| \cdot|y|}=\frac{\sum_{i=1}^{n} x_{i} y_{i}}{\sqrt{\sum_{i=1}^{n} x_{i}^{2}} \sqrt{\sum_{i=1}^{n} y_{i}^{2}}}$

Pearson皮尔逊相关系数

$\rho_{X Y}=\frac{\operatorname{cov}(X, Y)}{\sigma_{X} \sigma_{Y}}=\frac{E\left[\left(X-\mu_{X}\right)\left(Y-\mu_{Y}\right)\right]}{\sigma_{X} \sigma_{Y}}=\frac{\sum_{i=1}^{n}\left(x-\mu_{X}\right)\left(y-\mu_{Y}\right)}{\sqrt{\sum_{i=1}^{n}\left(x-\mu_{X}\right)^{2}} \sqrt{\sum_{i=1}^{n}\left(y-\mu_{Y}\right)^{2}}}$

K-均值算法

算法思想

K-均值，也叫做k-means算法，最常见的聚类算法，算法接受一个未标记的数据集，然后将数据聚类成不同的组。假设将数据分成n个组，方法为：

随机选择K个点，称之为“聚类中心”
对于数据集中的每个数据，按照距离K个中心点的距离，将其和距离最近的中心点关联起来，与同个中心点关联的所有点聚成一类。
计算上面步骤中形成的类的平均值，将该组所关联的中心点移动到平均值的位置
重复上面两个步骤，直到中心点不再变化。

图解K-means

给定需要划分的数据，随机确定两个聚类中心点
计算其他数据和这两个中心点的距离，划入距离小的类中，假设两个类是 $C_1,C_2$
确定上述步骤中两个类是 $C_1,C_2$ 的均值，这个均值就是新的聚类中心
重复：计算数据和这两个中心点的距离，划入距离小的类中，形成新的类；再确定新的聚类中心
直至中心点不再变化，结束

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全过程

image

K-mean算法过程

吴恩达视频的中的伪代码为

repeat {
  for i= to m
  #  计算每个样例属于的类
  c(i) := index (from 1 to K)  of cluster centroid closest to x(i)
  
 for k = 1 to K
  # 聚类中心的移动，重新计算该类的质心
 u(k) := average (mean) of points assigned to cluster K
}

西瓜书中的伪代码

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优化目标Optimization Objective

K-均值最小化问题，是要最小化所有的数据点与其所关联的聚类中心点之间的距离之和，因此 K-均值的代价函数（畸变函数Distortion function）
$J\left(c^{(1)}, \ldots, c^{(m)}, \mu_{1}, \ldots, \mu_{K}\right)=\frac{1}{m} \sum_{i=1}^{m}\left\|X^{(i)}-\mu_{c^{(i)}}\right\|^{2}$
其中 $u_{c^{(i)}}$ 代表的是 $x^{(i)}$ 最近的聚类中心点。优化目标就是找出使得代价函数最小的 $c^{(1)},c^{(2)},…,c^{(m)}$ 和 $\mu^1,\mu^2,…,\mu^k$ ，即：

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随机初始化

在运行K-均值算法的之前，首先要随机初始化所有的聚类中心点：

选择 $K < m$ ，即聚类中心的个数小于训练样本的实例数量
随机训练 $K$ 个训练实例，然后令K个聚类中心分别和这K个训练实例相等

关于K-means的局部最小值问题：

image

Scikit learn 实现K-means

make_blobs数据集

make_blobs聚类数据生成器make_blobs方法常被用来生成聚类算法的测试数据。它会根据用户指定的特征数量、中心点数量、范围等来生成几类数据。

主要参数

sklearn.datasets.make_blobs(n_samples=100, n_features=2,centers=3, cluster_std=1.0, center_box=(-10.0, 10.0), shuffle=True, random_state=None)[source]

n_samples是待生成的样本的总数
n_features是每个样本的特征数
centers表示类别数
cluster_std表示每个类别的方差

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 导入 KMeans 模块和数据集
from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn.datasets import make_blobs

# 定义画布
plt.figure(figsize=(12,12))

# 定义样本量和随机种子
n_samples = 1500
random_state = 170

# X是测试数据集，y是目标分类标签0，1，2
X, y = make_blobs(n_samples=n_samples, random_state=random_state)

array([[-5.19811282e+00,  6.41869316e-01],
       [-5.75229538e+00,  4.18627111e-01],
       [-1.08448984e+01, -7.55352273e+00],
       ...,
       [ 1.36105255e+00, -9.07491863e-01],
       [-3.54141108e-01,  7.12241630e-01],
       [ 1.88577252e+00,  1.41185693e-03]])

array([1, 1, 0, ..., 2, 2, 2])

# 预测值的簇类
y_pred = KMeans(n_clusters=2, random_state=random_state).fit_predict(X)

y_pred

array([0, 0, 1, ..., 0, 0, 0], dtype=int32)

X[:,0]  # 所有行的第1列数据

array([ -5.19811282,  -5.75229538, -10.84489837, ...,   1.36105255,
        -0.35414111,   1.88577252])

# 子图1的绘制
plt.subplot(221)
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y_pred)
plt.title("incorrrect Number of Blods")

image

transformation = [[0.60834549, -0.63667341],[-0.40887718, 0.85253229]]
X_aniso = np.dot(X, transformation)
y_pred = KMeans(n_clusters=3, random_state=random_state).fit_predict(X_aniso)

# 子图2的绘制
plt.subplot(222)
plt.scatter(X_aniso[:, 0], X_aniso[:, 1], c=y_pred)
plt.title("Anisotropicly Distributed Blobs")

image

X_varied, y_varied = make_blobs(n_samples=n_samples,
                               cluster_std=[1.0,2.5,0.5],random_state=random_state)
y_pred = KMeans(n_clusters=3, random_state=random_state).fit_predict(X_varied)

plt.subplot(223)
plt.scatter(X_varied[:, 0], X_varied[:, 1], c=y_pred)
plt.title("Unequal Variance")

image

X_filtered = np.vstack((X[y == 0][:500], 
                      X[y == 1][:100],
                      X[y == 2][:10]))
y_pred = KMeans(n_clusters=3,random_state=random_state).fit_predict(X_filtered)

plt.subplot(224)
plt.scatter(X_filtered[:, 0],
           X_filtered[:, 1],
           c=y_pred)
plt.title("Unevenly Sized Blobs")
plt.show()

image

python实现KNN算法

import numpy as np
import random
import pandas as pd
import re
import matplotlib.pyplot as plt

def show_fig():
    dataSet = loadDataSet()
    fig = plt.figure()
    ax = fig.add_subplot(111)
    ax.scatter(dataSet[:, 0], dataSet[:, 1])
    plt.show()

def calcuDistance(vec1, vec2):
    # 步骤1：定义欧式距离的公式
    # 计算两个向量之间的欧式距离：根号下[(x_1-x_2)^2+(y_1-y_2)^2+...+(x_n-y_n)^2]
    # ver1 - ver2：表示两个向量的对应元素相减
    return np.sqrt(np.sum(np.square(vec1 - vec2)))  #注意这里的减号

def loadDataSet():
    # 导入数据集，填写路径
    dataSet = np.loadtxt("/Users/peter/skl/cluster/dataset.csv")
    print(dataSet)
    return dataSet

def initCentroids(dataSet, k):
    # 步骤2：初始化质心
    # dataset: 传入的数据
    # k: 选择分类的质心个数（也就是簇的个数）
    dataSet = list(dataSet)
    return random.sample(dataSet, k)   # 使用random模块，随机选取k个样本数据

def minDistance(dataSet, centroidList):
        # 步骤3：计算每个实例 item 和 centroidList 中k个质心的距离
    # 找出上面距离的最小值，并且加入相应的簇类中，总共k个簇
    clusterDict = dict()  # 用于保存簇类结果
    clusterDict = dict()  # dict保存簇类结果
    k = len(centroidList)
    for item in dataSet:
        vec1 = item
        flag = -1
        minDis = float("inf") # 初始化为最大值
        for i in range(k):
            vec2 = centroidList[i]
            distance = calcuDistance(vec1, vec2)  # error
            if distance < minDis:
                minDis = distance
                flag = i  # 循环结束时， flag保存与当前item最近的蔟标记
        if flag not in clusterDict.keys():
            clusterDict.setdefault(flag, [])
        clusterDict[flag].append(item)  #加入相应的类别中
    return clusterDict  #不同的类别

def getCentroids(clusterDict):
    #重新计算k个质心
    centroidList = []
    for key in clusterDict.keys():
        centroid = np.mean(clusterDict[key], axis=0)
        centroidList.append(centroid)
    return centroidList  #得到新的质心


def getVar(centroidList, clusterDict):
    # 计算各蔟集合间的均方误差
    # 将蔟类中各个向量与质心的距离累加求和
    sum = 0.0
    for key in clusterDict.keys():
        vec1 = centroidList[key]
        distance = 0.0
        for item in clusterDict[key]:
            vec2 = item
            distance += calcuDistance(vec1, vec2)
        sum += distance
    return sum

def showCluster(centroidList, clusterDict):
    # 展示聚类结果
    colorMark = ['or', 'ob', 'og', 'ok', 'oy', 'ow'] # 不同簇类标记，o表示圆形，另一个表示颜色
    centroidMark = ['dr', 'db', 'dg', 'dk', 'dy', 'dw']

    for key in clusterDict.keys():
        plt.plot(centroidList[key][0], centroidList[key][1], centroidMark[key], markersize=12) #质心点
        for item in clusterDict[key]:
            plt.plot(item[0], item[1], colorMark[key])
    plt.show()


def main():
    dataSet = loadDataSet()
    centroidList = initCentroids(dataSet, 4)
    clusterDict = minDistance(dataSet, centroidList)
    # # getCentroids(clusterDict)
    # showCluster(centroidList, clusterDict)
    newVar = getVar(centroidList, clusterDict)
    oldVar = 1  # 当两次聚类的误差小于某个值是，说明质心基本确定。

    times = 2
    while abs(newVar - oldVar) >= 0.00001:
        centroidList = getCentroids(clusterDict)
        clusterDict = minDistance(dataSet, centroidList)
        oldVar = newVar
        newVar = getVar(centroidList, clusterDict)
        times += 1
        showCluster(centroidList, clusterDict)

if __name__ == '__main__':
    show_fig()
    main()

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无监督学习unsupervised learning

无监督学习简介

无监督学习应用

聚类

聚类clustering

性能度量

距离计算

余弦相似度

Pearson皮尔逊相关系数

K-均值算法

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K-mean算法过程

优化目标Optimization Objective

随机初始化

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