这篇文章主要讲解了“Python sklearn中的K-Means聚类如何使用”，文中的讲解内容简单清晰，易于学习与理解，下面请大家跟着小编的思路慢慢深入，一起来研究和学习“Python sklearn中的K-Means聚类如何使用”吧！
初步认识
k-means翻译过来就是K均值聚类算法，其目的是将样本分割为k个簇，而这个k则是KMeans中最重要的参数：n_clusters，默认为8。
下面做一个最简单的聚类
import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom sklearn.cluster import KMeansfrom sklearn.datasets import make_blobsX, y = make_blobs(1500)fig = plt.figure()for i in range(2): ax = fig.add_subplot(1,2,i+1) y = KMeans(i+2).fit_predict(X) plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y)plt.show()其中，y是聚类结果，其数值表示对应位置X所属类号。
效果如图所示，对于下面这组数据来说，显然最好是分为两类，但如果KMeans的n_clusters设为3，那就会聚成3类。
上面调用的KMeans是一个类，sklearn中同样提供了函数形式的调用，其使用方法如下
from sklearn.cluster import k_meanscen, y, interia = k_means(X, 3)其中，cen表示聚类后，每一类的质心；y为聚类后的标签；interia表示均方误差之和。
初值选取
在KMeans最重要的概念是簇，也就是被分割后的数据种类；而每个簇都有一个非常重要的点，就是质心。在设定好簇的个数之后，也就相当于确定了质心的个数，而KMeans算法的基本流程是
选择k个点作为k个簇的初始质心
计算样本到这k个质心(簇)的距离，并将其划入距离最近的簇中
计算每个簇的均值，并使用该均值更新簇的质心
重复上述2-3的操作，直到质心区域稳定或者达到最大迭代次数。
从这个流程可以看出来，KMeans算法至少有两个细节需要考虑，一个是初始化方案，另一个则是质心更新的方案。
在KMeans类或者k_means函数中，提供了两种初始化质心方案，通过参数init来控制
'random'：表示随机生成k个质心'k-means++'：此为默认值，通过kMeans++方法来初始化质心。
kMeans++初始化质心的流程如下
随机选择1个点作为初始质心 x 0
计算其他点到最近质心的距离
假定现有 n n n个质心了，那么选择距离当前质心较远的点作为下一个质心 x n x_n xn
重复步骤2和3，直到质心个数达到 k k k个。
若希望直接调用kMeans++函数，则可使用kmeans_plusplus。
小批
sklearn提供了KMeans的一个变种MiniBatchKMeans，可在每次训练迭代中随机抽样，这种小批量的训练过程大大减少了运算时间。
当样本量非常巨大时，小批KMeans的优势是非常明显的
from sklearn.cluster import MiniBatchKMeansimport timeys, xs = np.indices([4,4])*6cens = list(zip(xs.reshape(-1), ys.reshape(-1)))X, y = make_blobs(100000,centers=cens)km = KMeans(16)mbk = MiniBatchKMeans(16)def test(func, value): t = time.time() func(value) print("耗时", time.time()-t)test(km.fit_predict, X)# 耗时 3.2028110027313232test(mbk.fit_predict, X)# 耗时 0.2590029239654541可见效果非常明显，其中fit_predict和predict相似，但并没有返回值，km.fit_predict(X)运行之后，会更改km中的labels_属性，此即分类结果
fig = plt.figure()ax = fig.add_subplot(1,2,1)ax.scatter(X[:,0], X[:,1], c=km.labels_, marker='.', alpha=0.5)ax = fig.add_subplot(1,2,2)ax.scatter(X[:,0], X[:,1], c=mbk.labels_, marker='.', alpha=0.5)plt.show()效果如图所示，可见小批的KMeans算法和KMeans算法从结果上来看区别不大。
感谢各位的阅读，以上就是“Python sklearn中的K-Means聚类如何使用”的内容了，经过本文的学习后，相信大家对Python sklearn中的K-Means聚类如何使用这一问题有了更深刻的体会，具体使用情况还需要大家实践验证。这里是编程网，小编将为大家推送更多相关知识点的文章，欢迎关注！
