聚类介绍
聚类在机器学习，数据挖掘，模式识别，图像分析以及生物信息等领域有广泛的应用。聚类是把相似的对象通过静态分类的方法分成不同的组别或者更多的子集（subset），这样让在同一个子集中的成员对象都有相似的一些属性，常见的包括在坐标系中更加短的空间距离（一般是欧式距离）等。
聚类的应用
在商务上，聚类能帮助市场分析人员从客户基本库中发现不同的客户群，并且用购买模式来刻画不同的客户群的特征。在生物学上，聚类能用于推导植物和动物的分类，对基因进行分类，获得对种群中固有结构的认识。聚类在地球观测数据库中相似地区的确定，汽车保险单持有者的分组，及根据房子的类型、价值和地理位置对一个城市中房屋的分组上也可以发挥作用。聚类也能用于对Web上的文档进行分类，以发现信息。诸如此类，聚类有着广泛的实际应用。
K-Means聚类算法简介
K-Means是发现给定数据集的 K 个簇的聚类算法, 之所以称之为 K-均值是因为它可以发现 K 个不同的簇, 且每个簇的中心采用簇中所含值的均值计算而成。簇个数 K 是用户指定的, 每一个簇通过其质心（centroid）, 即簇中所有点的中心来描述。聚类与分类算法的最大区别在于, 分类的目标类别已知, 而聚类的目标类别是未知的。
K-Means聚类算法步骤
K-Means聚类步骤是一个循环迭代的算法，具体·步骤如下：
1、先随机选取K个对象作为初始的聚类中心，随机选择K个初始中心点；2、计算每个对象与各个种子聚类中心之间的距离，按照距离初始中心点最小的原则，把每个对象分配给距离它最近的聚类中心。聚类中心以及分配给它们的对象就代表一个聚类。3、一旦全部对象都被分配了，每个聚类的聚类中心会根据聚类中现有的对象被重新计算。这个过程将不断重复直到满足某个终止条件。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。
因此得到相互分离的球状聚类，在这些聚类中，均值点趋向收敛于聚类中心。 一般会希望得到的聚类大小大致相当，这样把每个观测都分配到离它最近的聚类中心（即均值点）就是比较正确的分配方案。
K-Means的数学描述
聚类是把相似的物体聚在一起，这个相似度（或称距离）是用欧氏距离来衡量的。
给定两个样本 X=(x1,x2,...,xn)X=(x_{1},x_{2},...,x_{n})X=(x1,x2,...,xn) 与 Y=(y1,y2,...,yn)Y=(y_{1},y_{2},...,y_{n})Y=(y1,y2,...,yn) ，其中n表示特征数 ，X和Y两个向量间的欧氏距离(Euclidean Distance)表示为：
disted(X,Y)=∣∣X−Y∣∣2=(x1−y1)2+...+(xn−yn)22dist_{ed}(X,Y)=||X-Y||{2}=\sqrt[2]{(x_{1}-y_{1})^{2}+...+(x_{n}-y_{n})^{2}} disted(X,Y)=∣∣X−Y∣∣2=2(x1−y1)2+...+(xn−yn)2
k-means算法是把数据给分成不同的簇，目标是同一个簇中的差异小，不同簇之间的差异大，这个目标怎么用数学语言描述呢？我们一般用误差平方和作为目标函数（想想线性回归中说过的残差平方和、损失函数，是不是很相似），公式如下:
SSE=∑i=1K∑x∈Ci(Ci−x)2SSE=\sum_{i=1}^{K} \sum_{x \in C_{i}}\left(C_{i}-x\right)^{2} SSE=i=1∑Kx∈Ci∑(Ci−x)2
其中C表示聚类中心，如果x属于CiC_{i}Ci这个簇，则计算两者的欧式距离，将所有样本点到其中心点距离算出来，并加总，就是k-means的目标函数。实现同一个簇中的样本差异小，就是最小化SSE。
可以通过求导来求函数的极值，我们对SSE求偏导看看能得到什么结果：
∂∂CkSSE=∂∂Ck∑i=1K∑x∈Ci(Ci−x)2=∑i=1K∑x∈Ci∂∂Ck(Ci−x)2=∑x∈Ci2(Ci−x)=0\begin{aligned} \frac{\partial}{\partial C_{k}} S S E &=\frac{\partial}{\partial C_{k}} \sum_{i=1}^{K} \sum_{x \in C_{i}}\left(C_{i}-x\right)^{2} \\ &=\sum_{i=1}^{K} \sum_{x \in C_{i}} \frac{\partial}{\partial C_{k}}\left(C_{i}-x\right)^{2} \\ &=\sum_{x \in C_{i}} 2\left(C_{i}-x\right)=0 \end{aligned} ∂Ck∂SSE=∂Ck∂i=1∑Kx∈Ci∑(Ci−x)2=i=1∑Kx∈Ci∑∂Ck∂(Ci−x)2=x∈Ci∑2(Ci−x)=0
∑x∈Ci2(Ci−x)=0⇒miCi=∑x∈Cix⇒Ci=1mi∑x∈Cix\sum_{x \in C_{i}} 2\left(C_{i}-x\right)=0 \Rightarrow m_{i} C_{i}=\sum_{x \in C_{i}} x \Rightarrow C_{i}=\frac{1}{m_{i}} \sum_{x \in C_{i}} x x∈Ci∑2(Ci−x)=0⇒miCi=x∈Ci∑x⇒Ci=mi1x∈Ci∑x
式中m是簇中点的数量，发现了没有，这个C的解，就是X的均值点。多点的均值点应该很好理解吧，给定一组点 X1,...,XmX_{1},...,X_{m}X1,...,Xm ，其中 Xi=(xi1,xi2,...,xin)X_{i}=(x_{i1},x_{i2},...,x_{in})Xi=(xi1,xi2,...,xin) ，这组点的均值向量表示为：
C=(x11+...+x1nm,...,xm1+...+xmnm)C=(\frac{x_{11}+...+x_{1n}}{m},...,\frac{x_{m1}+...+x_{mn}}{m}) C=(mx11+...+x1n,...,mxm1+...+xmn)
K-Means伪代码
function K-Means(输入数据，中心点个数K)获取输入数据的维度Dim和个数N随机生成K个Dim维的点while(算法未收敛)对N个点：计算每个点属于哪一类。对于K个中心点：1，找出所有属于自己这一类的所有数据点2，把自己的坐标修改为这些数据点的中心点坐标end输出结果：end
K-Means优缺点
优点:
属于无监督学习，无须准备训练集原理简单，实现起来较为容易结果可解释性较好缺点:
聚类数目k是一个输入参数。选择不恰当的k值可能会导致糟糕的聚类结果。这也是为什么要进行特征检查来决定数据集的聚类数目了。可能收敛到局部最小值, 在大规模数据集上收敛较慢对于异常点、离群点敏感K-Means算法实现
from collections import defaultdictfrom random import uniformfrom math import sqrtdef point_avg(points):"""Accepts a list of points, each with the same number of dimensions.NB. points can have more dimensions than 2Returns a new point which is the center of all the points."""dimensions = len(points[0])new_center = []for dimension in xrange(dimensions):dim_sum = 0 # dimension sumfor p in points:dim_sum += p[dimension]# average of each dimensionnew_center.append(dim_sum / float(len(points)))return new_centerdef update_centers(data_set, assignments):"""Accepts a dataset and a list of assignments; the indexes of both lists correspond to each pute the center for each of the assigned groups.Return `k` centers where `k` is the number of unique assignments."""new_means = defaultdict(list)centers = []for assignment, point in zip(assignments, data_set):new_means[assignment].append(point)for points in new_means.itervalues():centers.append(point_avg(points))return centersdef assign_points(data_points, centers):"""Given a data set and a list of points betweeen other points,assign each point to an index that corresponds to the indexof the center point on it's proximity to that point. Return a an array of indexes of centers that correspond toan index in the data set; that is, if there are N pointsin `data_set` the list we return will have N elements. AlsoIf there are Y points in `centers` there will be Y uniquepossible values within the returned list."""assignments = []for point in data_points:shortest = () # positive infinityshortest_index = 0for i in xrange(len(centers)):val = distance(point, centers[i])if val < shortest:shortest = valshortest_index = iassignments.append(shortest_index)return assignmentsdef distance(a, b):""""""dimensions = len(a)_sum = 0for dimension in xrange(dimensions):difference_sq = (a[dimension] - b[dimension]) ** 2_sum += difference_sqreturn sqrt(_sum)def generate_k(data_set, k):"""Given `data_set`, which is an array of arrays,find the minimum and maximum for each coordinate, a range.Generate `k` random points between the ranges.Return an array of the random points within the ranges."""centers = []dimensions = len(data_set[0])min_max = defaultdict(int)for point in data_set:for i in xrange(dimensions):val = point[i]min_key = 'min_%d' % imax_key = 'max_%d' % iif min_key not in min_max or val < min_max[min_key]:min_max[min_key] = valif max_key not in min_max or val > min_max[max_key]:min_max[max_key] = valfor _k in xrange(k):rand_point = []for i in xrange(dimensions):min_val = min_max['min_%d' % i]max_val = min_max['max_%d' % i]rand_point.append(uniform(min_val, max_val))centers.append(rand_point)return centersdef k_means(dataset, k):k_points = generate_k(dataset, k)assignments = assign_points(dataset, k_points)old_assignments = Nonewhile assignments != old_assignments:new_centers = update_centers(dataset, assignments)old_assignments = assignmentsassignments = assign_points(dataset, new_centers)return zip(assignments, dataset)# points = [#[1, 2],#[2, 1],#[3, 1],#[5, 4],#[5, 5],#[6, 5],#[10, 8],#[7, 9],#[11, 5],#[14, 9],#[14, 14],#]# print k_means(points, 3)
参考文献
/p/75477709
