1.K-Means定义：

K-Means是一种无监督的基于距离的聚类算法，简单来说，就是将无标签的样本划分为k个簇（or类）。它以样本间的距离作为相似性的度量指标，常用的距离有曼哈顿距离、欧几里得距离和闵可夫斯基距离。两个样本点的距离越近，其相似度就越高；距离越远，相似度越低。
目的是，实现簇内的距离尽量小（紧凑），而簇间的距离尽可能大（分开）。 我们使用误差平方和SSE作为聚类质量的目标函数，该值越小表明样本簇内较紧密。

1.1关键问题：

• （1）k值的选择（法一：根据经验；法二：借助交叉验证选。评价k值的好坏，有手肘法（以簇内误差平方和SSE作为度量聚类质量的目标函数，以误差平方和较小的作为最终聚类结果，通过作图，快速辨认变化较大对应的k值，参考刘顺祥kmeans实操内容）、轮廓系数Silhouette Coefficient（from sklearn.metrics import silhouette_score 可计算，结果在[-1,1]之间,越大代表内聚度和分离度相对较好）和Calinski-Harabasz Index（在sklearn中，有metrics.calinski_harabaz_score，分数越高越好）。
• （2）k个质心的选择方式 （质心之间最好不要太近）

1.2例子讲解：
借助下图，讲解最简单的2个分类问题：

（a）给出的样本数据
（b）随机选取2个样本点作为质心，一个红色a1，一个蓝色b1（选取的样本可以不在原始样本中）
（c）计算所有样本到这两个质心的距离，and then 将样本划分到两个距离中距离较小的那一类中。于是，样本分成了红蓝两派。
（d）对c图中的红蓝两派，找出对应簇的新的质心:a2、b2，并标记其位置。
（e）重新计算所有样本到质心：a2、b2的距离，and then 将样本划分到两个距离中距离较小的那一类中。于是，样本被重新划分成了两类。
（f）重复d、e步，直到质心的位置不再变化。

2.python操作：

在sklearn中，一般用sklearn.cluster.KMeans解决问题。
针对数据量非常大的情况，如样本量>10万，特征数量>100。这时就要用Mini Batch K-Means解决问题。它抽取原始样本中的部分样本作为新的样本集来聚类，这样会降低聚类的精确度（这一般在可接受范围内），但是减少了计算的时间。

python官方文档：

• sklearn.cluster.KMeans：
  https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.cluster.KMeans.html#sklearn.cluster.KMeans
• sklearn.cluster.MiniBatchKMeans：
  https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.cluster.MiniBatchKMeans.html

2.1 KMeans类

sklearn中的KMeans算法仅支持欧式距离，因为其他距离不能保证算法的收敛性。

class sklearn.cluster.KMeans(n_clusters=8, init=’k-means++’, n_init=10, max_iter=300, tol=0.0001, precompute_distances=’auto’, verbose=0, random_state=None, copy_x=True, n_jobs=None, algorithm=’auto’)

• （1）n_clusters :聚类个数k，默认为8.
• （2）init :{‘k-means++’, ‘random’ or an ndarray} ，质心的选择方式, 默认为‘k-means++’.
  ‘random’:随机选取k个质心.
  ‘k-means++’ :普通版KMeans的优化版，随机选取一个质心后，计算所有样本到质心1的距离，然后根据距离选取新的质心2，接着计算样本到最近质心的距离，再选出质心3，重复计算距离，直至找到k个质心为止。是对随机选取的一个优化版。
• （3）n_init :int,默认为10.
  设置重复该算法次数m，每次选取不一样的质心，然后选取这m个结果的最优output。
• （4）max_iter :int, default: 300
  单次运行的k-means算法的最大迭代次数
• （5）random_state :设置数据复现的参数
• （6）algorithm :有三种参数设置，“auto”, “full” or “elkan”,默认是”auto”.
  最基础的KMeans用“full”，而“elkan”利用三角不等式（两边之和大于第三边、两边之差小于第三边）减少距离的计算，加快算法的迭代速度，是对基本版KMeans的优化,但它不适用于稀疏数据. 对于稠密数据，“auto” 会选用“elkan” ，对于稀疏数据，会用 “full”.

对应Attributes:

• （1）cluster_centers_ : 输出聚类的质心
• （2）labels_ :输出样本聚类后所属的类别
• （3）inertia_ : 浮点型，输出簇内离差平方和
• （4）n_iter_ : 整数，输出运行的迭代次数

先用make_blobs产生聚类数据，再用KMeans进行分类

from sklearn.datasets import make_blobs   #产生聚类数据
#5000个样本，每个样本有两个特征，质心为centers所给出,此例中有4个质心，每个类的方差由cluster_std给出，random_state为数据复现用
x, y = make_blobs(n_samples=3000, n_features=2, centers=[[-1,-1], [0,0], [1,1], [2,2]], cluster_std=[0.4, 0.7, 0.2, 0.2], random_state =2019)
#作图看原始数据
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
plt.scatter(x[:, 0],x[:,1])

<matplotlib.collections.PathCollection at 0xc431eefc18>

令k=2、3、4，然后评估每个k值的好坏

from sklearn.cluster import KMeans
y_1 = KMeans(n_clusters=2, random_state=2020).fit_predict(x)
plt.scatter(x[:, 0], x[:, 1],c=y_1)
from sklearn import metrics
metrics.calinski_harabaz_score(x,y_1)

8255.3432347343351

y_2 = KMeans(n_clusters=3, random_state=2020).fit_predict(x)
plt.scatter(x[:, 0], x[:, 1],c=y_2)
metrics.calinski_harabaz_score(x,y_2)

9071.2281163994103

y_3 = KMeans(n_clusters=4, random_state=2020).fit_predict(x)
plt.scatter(x[:, 0], x[:, 1],c=y_3)
metrics.calinski_harabaz_score(x,y_3)

9151.6774896842526

随着k的递增，Calinski-Harabaz Index的分数也越来越高。分类成4个簇的分类效果最好。

也可以利用簇内误差平方和来选择最佳K值：

SSE = []
for i in range(1,11):   #k取1-10，计算簇内误差平方和km = KMeans(n_clusters=i, random_state=2019)km.fit(x)SSE.append(km.inertia_)
plt.plot(range(1,11), SSE, marker='v')
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #用来正常显示中文标签
plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False #用来正常显示负号
plt.xlabel('k值', size=15)
plt.ylabel('簇内误差平方和SSE', size=15)

<matplotlib.text.Text at 0xb6d86b1c88>

2.2 MiniBatchKMeans类

class sklearn.cluster.MiniBatchKMeans(n_clusters=8, init=’k-means++’, max_iter=100, batch_size=100, verbose=0, compute_labels=True, random_state=None, tol=0.0, max_no_improvement=10, init_size=None, n_init=3, reassignment_ratio=0.01)

• （1）n_init：用不同的初始化质心运行算法的次数。每次用不一样的采样数据集来跑不同的初始化质心运行算法，与KMeans类有所区别。
• （2）batch_size：指定采集样本的大小，默认是100.如果数据集的类别较多或者噪音点较多，需要增加这个值以达到较好的聚类效果。
• （3）init_size: 用来做质心初始值候选的样本个数，默认是batch_size的3倍，一般用默认值就可以了。
• （4）reassignment_ratio: 某个类别质心被重新赋值的最大次数比例，这个和max_iter一样是为了控制算法运行时间的。这个比例是占样本总数的比例，乘以样本总数就得到了每个类别质心可以重新赋值的次数。如果取值较高的话算法收敛时间可能会增加，尤其是那些暂时拥有样本数较少的质心。默认是0.01。如果数据量不是超大的话，比如1w以下，建议使用默认值。如果数据量超过1w，类别又比较多，可能需要适当减少这个比例值。具体要根据训练集来决定。
• （5）max_no_improvement：即连续多少个Mini Batch没有改善聚类效果的话，就停止算法， 和reassignment_ratio， max_iter一样是为了控制算法运行时间的。默认是10。

from sklearn.cluster import MiniBatchKMeans
y_m1 = MiniBatchKMeans(n_clusters=2, batch_size=300, random_state=2019).fit_predict(x)
plt.scatter(x[:,0], x[:,1], c=y_m1)
print("当k=2时：",metrics.calinski_harabaz_score(x,y_m1))

当k=2时： 8254.39452154

y_m2 = MiniBatchKMeans(n_clusters=3, batch_size=300, random_state=2019).fit_predict(x)
plt.scatter(x[:,0], x[:,1], c=y_m2)
print("当k=3时：",metrics.calinski_harabaz_score(x,y_m2))

当k=3时： 9070.83967062

y_m3 = MiniBatchKMeans(n_clusters=4, batch_size=300, random_state=2019).fit_predict(x)
plt.scatter(x[:,0], x[:,1], c=y_m3)
print("当k=4时：",metrics.calinski_harabaz_score(x,y_m3))

当k=4时： 9122.03629824

y_m4 = MiniBatchKMeans(n_clusters=5, batch_size=300, random_state=2019).fit_predict(x)
plt.scatter(x[:,0], x[:,1], c=y_m4)
print("当k=5时：",metrics.calinski_harabaz_score(x,y_m4))

当k=5时： 9091.0670116

可以看到当抽取300个样本数据出来做KMeans时，k从1—>4增大时，calinski_harabaz_score逐渐递增。当k=4时，聚类效果最好，calinski_harabaz_score为9122。当k增大为5时，看到评分的下降，说明聚类为4类时最好。
抽样与不抽样的比较：用原始的3000个样本数据时，当k=4时，calinski_harabaz_score为9151，大于抽样时划分4类时对应的评分：9122。可见在用小样本时，精确度有所下降，但是最后聚类效果还是可以的。

3.KMeans的优缺点：

1.算法原理比较简单，可解释性强，对凸数据的收敛较快。
2.较适用于样本集为团簇密集状的，而对条状、环状等非团簇状的样本，聚类效果较一般。
3.对事先给定的k值、初始质心的选择比较敏感，不同的选择可能导致结果差异较大。
4.最后的结果为局部最优，而不是全局最优。
5.对噪点、异常点较敏感。

在实际操作中，注意：
（1）模型的输入数据必须为数值型数据，如果是离散型，一定要做哑变量处理。
（2）此算法是基于距离运算的，为防止量纲带来的影响，需要将数据标准化处理（零-均值规范）
（3）最终聚类分析算法的评价，可用RI评价法（兰德指数）、F评价法、误差平方和、轮廓系数（Silhouette）、calinski-harabaz Index等，参考https://www.cnblogs.com/niniya/p/8784947.html。