这是 林骥 公众号的第 64 篇原创文章

引言

本文是我写的人工智能系列的第 9 篇文章，文末有前面 8 篇文章的链接。

1. 聚类算法简介

聚类算法，就是把一些没有标签的数据，让「相似」的数据「聚」在一起，划分为不同的「类」，从而揭示数据内在的特征和规律。

聚类算法在很多领域都发挥着重要的作用。比如说，在目标客户定位中，根据客户的基本数据，将客户进行分群，定义并分析不同客群的消费行为模式。

聚类算法主要包括：以 K 均值为代表的划分式聚类算法、层次聚类算法、基于密度的聚类算法、基于网格的聚类算法、基于模型的聚类算法等。

本文以 sklearn 中自带的鸢尾花数据集为例，假设我们事先并不知道鸢尾花的种类，应用 K 均值聚类算法，将鸢尾花分成不同的类别。

2. 加载数据

为了方便进行数据可视化，我们只选取数据集中的 2 个特征：第 1 个特征(花萼长度)和第 3 个特征(花瓣长度)，并绘制出相应的散点图，以便观察数据的分布情况。

import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom sklearn import datasets

# 加载鸢尾花数据集iris = datasets.load_iris()

# 为了方便可视化，只选取 2 个特征X = iris.data[:, [0, 2]]

# 绘制散点图plt.figure(figsize=(8, 6))plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1])plt.show()

在上面的散点图中，横轴代表花萼长度，纵轴代表花瓣长度。

根据观察和经验的判断，我们认为把这组数据分成 3 类是比较恰当的。所以，在下面的聚类算法中，我们设置聚类的数量 n_clusters 等于 3。

3. 调用算法

在 sklearn 中，先从 cluster 中导入 K 均值聚类算法 KMeans，然后用 fit 方法进行训练，就可以输出聚类的标签和中心点。

from sklearn.cluster import KMeans

# 设置聚类的数量n_clusters = 3

# 调用 K-Means 聚类算法km = KMeans(n_clusters)km.fit(X)

# 聚类的标签lbs = km.labels_

# 聚类的中心点cts = km.cluster_centers_

从上面的调用过程可以看到，聚类算法不要使用数据 y，只要使用数据 X，就可以得到聚类的结果，这种算法我们称之为「无监督学习算法」。

无监督学习，与我们认知事物的过程类似。当我们面临大量未知的事物时，可以通过寻找其中的规律，挖掘数据内部的分布特性，反映出数据之间的异同，从而建立一套划分的方法，让我们更加深入地了解事物的内在特征，从而提高了我们认知事物的能力。

比如说，当你进入一个陌生的群体时，没有人帮你介绍，你根据外貌、性格、行为等方面，将不同的人划分为不同的类别，并根据经验来定义类别的标签，例如：高富帅、白富美、谨慎型、外向型、体贴型等等。这个过程就属于无监督学习，因为事先无人教你。

而对于监督学习，就好像有一位老师在旁边教你，这位老师对群体里面的每一个人都很熟悉，他会向你介绍每一个人，帮你先做好了分类，并且贴好了标签。但是，当老师提供的信息有误时，就会导致你的认知出现偏误。如果来了一个「异类」，不属于老师所介绍的任一类型，那么就会导致你无法做出正确的判断。

4. 数据可视化

为了更加直观地看到聚类的效果，我们绘制出相应的决策边界，并用不同的颜色来代表不同的类别，红色的五角星符号来代表聚类的中心点。

from matplotlib.colors import ListedColormap

# 定义绘制决策边界的函数def plot_decision_boundary(model, axis):

    x0, x1 = np.meshgrid(        np.linspace(axis[0], axis[1], int((axis[1]-axis[0])*100)).reshape(-1,1),        np.linspace(axis[2], axis[3], int((axis[3]-axis[2])*100)).reshape(-1,1)    )    X_new = np.c_[x0.ravel(), x1.ravel()]

    y_predict = model.predict(X_new)    zz = y_predict.reshape(x0.shape)

    custom_cmap = ListedColormap(['#EF9A9A','#FFF59D','#90CAF9'])

    plt.contourf(x0, x1, zz, cmap=custom_cmap)

# 设置图形大小plt.figure(figsize=(8, 6))

# 绘制决策边界plot_decision_boundary(km, axis=[3, 8, 0, 8])

# 绘制散点图for c in range(n_clusters):    plt.scatter(X[lbs == c, 0], X[lbs == c, 1])

# 画出每个聚类的中心点plt.scatter(cts[:, 0], cts[:, 1], marker='*', c='r', alpha=0.9, s=200)

plt.show()

5. K 均值聚类算法的优缺点

任何算法都有优点和缺点，K 均值聚类算法当然也不例外。【优点】(1)原理比较简单，实现也比较容易。(2)当数据比较集中时，聚类算法的效果较好。(3)算法的参数比较少。【缺点】(1)K 值的估计比较困难。(2)对初始点、噪音和异常点比较敏感。(3)有时只能得到局部的最优解。

小结

本文介绍了 K 均值聚类算法的应用，以鸢尾花数据集为例，演示了 K 均值聚类算法的实现过程，绘制了直观易懂的数据可视化图形，包括决策边界和中心点，并分析了 K 均值聚类算法的优缺点。

一个数据集到底分成多少类比较合适，是聚类算法的关键，也是较为困难的一个问题。通常需要结合一定的经验信息、背景知识和评价标准等，对聚类结果进行分析和解释，找到最适合的聚类数 K。

所以，需要对业务有深入地理解，这一点是非常重要的。

以上，希望能够对你有所启发。

作者：林骥，公众号 ID：linjiwx，从 2008 年开始从事数据分析工作，网名数据化分析，用数据化解分析难题，让数据更有价值，让分析更有效。敬请关注。

为了沉淀有价值的知识，结交有智慧的朋友，我创建了一个免费的「知识星球」，主要定位：

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