机器学习学习笔记 第十九章 聚类算法-K-MEANS

聚类算法

聚类的概念：

• 主要用来处理无监督问题，因为我们手上没有标签了，靠电脑自己进行分类
• 聚类是指把相似的东西分到一组
• 难点
  • 如何评估呢（因为没有了标签，难以对比正确与否，很多评估方法失效了）
  • 如何调参呢

K-MEANS的概念

• K是指要得到的簇的数量，如下图所示应该要得到三个簇，K值需要我们自己指定
  
• 质心
  • 其实是均值，如上图中的小红点，取向量各位的平均值
• 距离的度量
  • 常常使用欧氏距离和预先相似度，不过要先进行标准化，令不同坐标的取值都在0~1之间
• 优化目标
  • 说白了就是想让每个簇中所有的点到中心点的距离越小越好
  • 公式如下：
    $min\sum_{i=1}^{K}\sum_{x\in C_i}^{}dist(c_i,x)^2$mini=1∑K​x∈Ci​∑​dist(ci​,x)2

K-MEANS算法的工作流程

优势

• 简单快速，比较适合于常规的数据集

劣势

• K值很难确定，有时候需要大量的尝试
• 复杂度于样本呈线性关系（其实我感觉复杂度也不是很高，不知道是不是我理解上出了问题）
• 很难发现任意形状的簇，比如两个簇呈环形的关系
  

推荐一个可视化展示K-MEANS的网站，大家通过尝试可以更加直观地理解聚类K-MEANS算法的工作流程

• https://www.naftaliharris.com/blog/visualizing-k-means-clustering/

1. 一打开网站如下
   
2. 随机选一个类型进入，这里我试试Gaussian Mixture
   
3. 他给随机分好了三堆，那我们尝试一下添加中心点，比如此处我们添加三个中心点吧
   
4. 我们再点击Go就好，就能模拟出上述讲过的流程了

通过K-MEANS聚类算法实现图像的压缩

• 这个压缩很暴力
• 压缩出来是一个面目全非的灰度图，而且建议大家拿个小图去试，大图要跑好久好久

from skimage import io
from sklearn.cluster import KMeans
import numpy as np

image = io.imread('1.jpg')
io.imshow(image)
io.show()

row = image.shape[0]
col = image.shape[1]
print(row)
print(col)
image = image.reshape(row*col, 3)#压缩图像，压缩到一列，和三个颜色维度

1080
1920

kmeans = KMeans(n_clusters=128, n_init=10, max_iter=200)#分成128个簇了，因为一开始图像的rgb颜色通道数值取值范围是0~255，此处想压缩一到原来的一半，因此分成128个簇，原本像素靠近哪个就归类于哪个簇中，归类到的簇当成是最后的rgb值，其余两个参数都没那么重要，max_iter是最大的迭代次数
kmeans.fit(image)
clusters = np.asarray(kmeans.cluster_centers_, dtype=np.uint8)
labels = np.asarray(kmeans.labels_, dtype=np.uint8)
labels = labels.reshape(row, col)

io.imshow(labels)
io.show()

对唐宇迪老师的机器学习教程进行笔记整理
编辑日期：2018-10-12
小白一枚，请大家多多指教