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Python实现K-means聚类算法并可视化生成动图

K-means算法介绍
简单来说,K-means算法是一种无监督算法,不需要事先对数据集打上标签,即ground-truth,也可以对数据集进行分类,并且可以指定类别数目
牧师-村民模型
K-means 有一个著名的解释:牧师—村民模型:

有四个牧师去郊区布道,一开始牧师们随意选了几个布道点,并且把这几个布道点的情况公告给了郊区所有的村民,于是每个村民到离自己家最近的布道点去听课。
听课之后,大家觉得距离太远了,于是每个牧师统计了一下自己的课上所有的村民的地址,搬到了所有地址的中心地带,并且在海报上更新了自己的布道点的位置。
牧师每一次移动不可能离所有人都更近,有的人发现A牧师移动以后自己还不如去B牧师处听课更近,于是每个村民又去了离自己最近的布道点……
就这样,牧师每个礼拜更新自己的位置,村民根据自己的情况选择布道点,最终稳定了下来。

牧师的目的非常明显,就是要让每个来上自己课的村民走的路程最少

算法步骤
指定k个中心点
更新数据点所属类别:计算每个数据点到这k个点的欧氏距离,距离最小即为这个数据点的类别
更新中心点坐标:对每一个类别的数据点求平均,平均值即为新的中心点位置
伪代码

获取m个n维的数据
随即选取k个点作为初始中心点
while keep_changing:
	for i in range(m):
		for j in range(k):
			计算每个点到center的距离
			判断离哪个点更近
		for center in range(k):
			更新类别中心点的坐标

用Python实现K-means聚类算法

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import sklearn.datasets as datasets

def create_data():
    X,y = datasets.make_blobs(n_samples=1000,n_features=2,centers=[[1,0],[5,4],[2,3],[10,8],[7,4]])
    return X,y

def init_centers(data,k):
    m, n =data.shape
    # m 样本个数,n特征个数
    center_ids = np.random.choice(m,k)
    centers = data[center_ids]
    return centers

def cal_dist(ptA,ptB):
   return np.linalg.norm(ptA-ptB)

def kmeans_process(data,k):
    centers = init_centers(data, k)
    m, n = data.shape
    keep_changing = True
    pred_y = np.zeros((m,))

    iteration = 0
    while keep_changing:
        keep_changing = False
        # 计算剩余样本所属类别
        for i in range(m):
            min_distance = np.inf
            for center in range(k):
                distance = cal_dist(data[i,:],centers[center,:])
                if distance

效果图
在这里插入图片描述


                                                        

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