上篇博客中讲到的分级聚类算法为我们返回了一棵形象直观的树,但是这个方法有两个缺点。
1.在没有额外的投入的情况下,树形视图是不会真正将数据拆分成不同组的。
2.该算法的计算量非常惊人,因为我们必须计算每两个配对项之间的关系,并且在合并项之后,这些关系还得重新再计算,所以在处理很大规模的数据集时,该算法的运行速度会非常缓慢。
K-均值聚类完全不同于分级聚类,因为我们会预先告诉算法希望生成的聚类数量,然后算法会根据数据的结构状况来确定聚类的大小。
K-均值聚类算法首先会随机确定k个中心位置,然后将各个数据项分配给最临近的中心点。待分配完成之后,聚类中心就会移到分配给该聚类的所有节点的平均位置处,然后整个分配过程重新开始。这一过程会一直重复下去,直到分配过程不再产出变化为止。
如图所示,有A,B,C,D,E五个数据项,随机生成两个数据项(黑点处),将距离最近的的数据合为一类,取平均后生成新的两个数据项(黑点处),再次将距离最近的数据合为一类,如此重复,直到数据固定。
mark
import random def kcluster(rows,distance=pearson,k=4): # 确定每个点的最大值和最小值,给随机数定个范围 ranges=[(min([row[i] for row in rows]),max([row[i] for row in rows])) for i in range(len(rows[0]))] # 随机建立k个中心点 clusters=[[random.random()*(ranges[i][1]-ranges[i][0])+ranges[i][0] for i in range(len(rows[0]))] for j in range(k)] lastmatches=None # 设定循环100次,看你的数据大小,次数自定义 for t in range(100): print 'Iteration %d' % t bestmatches=[[] for i in range(k)] # 在每一行中寻找距离最近的中心点 for j in range(len(rows)): row=rows[j] bestmatch=0 for i in range(k): d=distance(clusters[i],row) if d<distance(clusters[bestmatch],row): bestmatch=i bestmatches[bestmatch].append(j) # 如果结果与上一次的相同,则整个过程结束 if bestmatches==lastmatches: break lastmatches=bestmatches # 将中心点移到其所有成员的平均位置处 for i in range(k): avgs=[0.0]*len(rows[0]) if len(bestmatches[i])>0: for rowid in bestmatches[i]: for m in range(len(rows[rowid])): avgs[m]+=rows[rowid][m] for j in range(len(avgs)): avgs[j]/=len(bestmatches[i]) clusters[i]=avgs return bestmatches
使用分级聚类算法的数据
blognames,words,data = clusters.readfile('blogdata1.txt') kclust = clusters.kcluster(data,k=10) print [blognames[r] for r in kclust[1]]
此算法的关键在于k值的大小,不同的k值会有不同的结果,因为多尝试几个k值,选用最合适的为恬!
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