今天我来带你进行K-Means的学习。K-Means是一种非监督学习，解决的是聚类问题。K代表的是K类，Means代表的是中心，你可以理解这个算法的本质是确定K类的中心点，当你找到了这些中心点，也就完成了聚类。
那么请你和我思考以下三个问题：
-
如何确定K类的中心点？
-
如何将其他点划分到K类中？
-
如何区分K-Means与KNN？
如果理解了上面这3个问题，那么对K-Means的原理掌握得也就差不多了。
先请你和我思考一个场景，假设我有20支亚洲足球队，想要将它们按照成绩划分成3个等级，可以怎样划分？
K-Means的工作原理
对亚洲足球队的水平，你可能也有自己的判断。比如一流的亚洲球队有谁？你可能会说伊朗或韩国。二流的亚洲球队呢？你可能说是中国。三流的亚洲球队呢？你可能会说越南。
其实这些都是靠我们的经验来划分的，那么伊朗、中国、越南可以说是三个等级的典型代表，也就是我们每个类的中心点。
所以回过头来，如何确定K类的中心点？一开始我们是可以随机指派的，当你确认了中心点后，就可以按照距离将其他足球队划分到不同的类别中。
这也就是K-Means的中心思想，就是这么简单直接。你可能会问：如果一开始，选择一流球队是中国，二流球队是伊朗，三流球队是韩国，中心点选择错了怎么办？其实不用担心，K-Means有自我纠正机制，在不断的迭代过程中，会纠正中心点。中心点在整个迭代过程中，并不是唯一的，只是你需要一个初始值，一般算法会随机设置初始的中心点。
好了，那我来把K-Means的工作原理给你总结下：
-
选取K个点作为初始的类中心点，这些点一般都是从数据集中随机抽取的；
-
将每个点分配到最近的类中心点，这样就形成了K个类，然后重新计算每个类的中心点；
-
重复第二步，直到类不发生变化，或者你也可以设置最大迭代次数，这样即使类中心点发生变化，但是只要达到最大迭代次数就会结束。
如何给亚洲球队做聚类
对于机器来说需要数据才能判断类中心点，所以我整理了2015-2019年亚洲球队的排名，如下表所示。
我来说明一下数据概况。
其中2019年国际足联的世界排名，2015年亚洲杯排名均为实际排名。2018年世界杯中，很多球队没有进入到决赛圈，所以只有进入到决赛圈的球队才有实际的排名。如果是亚洲区预选赛12强的球队，排名会设置为40。如果没有进入亚洲区预选赛12强，球队排名会设置为50。
针对上面的排名，我们首先需要做的是数据规范化。你可以把这些值划分到[0,1]或者按照均值为0，方差为1的正态分布进行规范化。具体数据规范化的步骤可以看下13篇，也就是数据变换那一篇。
我先把数值都规范化到[0,1]的空间中，得到了以下的数值表：
如果我们随机选取中国、日本、韩国为三个类的中心点，我们就需要看下这些球队到中心点的距离。
距离有多种计算的方式，有关距离的计算我在KNN算法中也讲到过：
-
欧氏距离
-
曼哈顿距离
-
切比雪夫距离
-
余弦距离
欧氏距离是最常用的距离计算方式，这里我选择欧氏距离作为距离的标准，计算每个队伍分别到中国、日本、韩国的距离，然后根据距离远近来划分。我们看到大部分的队，会和中国队聚类到一起。这里我整理了距离的计算过程，比如中国和中国的欧氏距离为0，中国和日本的欧式距离为0.732003。如果按照中国、日本、韩国为3个分类的中心点，欧氏距离的计算结果如下表所示：
然后我们再重新计算这三个类的中心点，如何计算呢？最简单的方式就是取平均值，然后根据新的中心点按照距离远近重新分配球队的分类，再根据球队的分类更新中心点的位置。计算过程这里不展开，最后一直迭代（重复上述的计算过程：计算中心点和划分分类）到分类不再发生变化，可以得到以下的分类结果：
所以我们能看出来第一梯队有日本、韩国、伊朗、沙特、澳洲；第二梯队有中国、伊拉克、阿联酋、乌兹别克斯坦；第三梯队有卡塔尔、泰国、越南、阿曼、巴林、朝鲜、印尼、叙利亚、约旦、科威特和巴勒斯坦。
如何使用sklearn中的K-Means算法
sklearn是Python的机器学习工具库，如果从功能上来划分，sklearn可以实现分类、聚类、回归、降维、模型选择和预处理等功能。这里我们使用的是sklearn的聚类函数库，因此需要引用工具包，具体代码如下：
from sklearn.cluster import KMeans
当然K-Means只是sklearn.cluster中的一个聚类库，实际上包括K-Means在内，sklearn.cluster一共提供了9种聚类方法，比如Mean-shift，DBSCAN，Spectral clustering（谱聚类）等。这些聚类方法的原理和K-Means不同，这里不做介绍。
我们看下K-Means如何创建：
KMeans(n_clusters=8, init='k-means++', n_init=10, max_iter=300, tol=0.0001, precompute_distances='auto', verbose=0, random_state=None, copy_x=True, n_jobs=1, algorithm='auto')
我们能看到在K-Means类创建的过程中，有一些主要的参数：
-
n_clusters: 即K值，一般需要多试一些K值来保证更好的聚类效果。你可以随机设置一些K值，然后选择聚类效果最好的作为最终的K值；
-
max_iter： 最大迭代次数，如果聚类很难收敛的话，设置最大迭代次数可以让我们及时得到反馈结果，否则程序运行时间会非常长；
-
n_init：初始化中心点的运算次数，默认是10。程序是否能快速收敛和中心点的选择关系非常大，所以在中心点选择上多花一些时间，来争取整体时间上的快速收敛还是非常值得的。由于每一次中心点都是随机生成的，这样得到的结果就有好有坏，非常不确定，所以要运行n_init次, 取其中最好的作为初始的中心点。如果K值比较大的时候，你可以适当增大n_init这个值；
-
init： 即初始值选择的方式，默认是采用优化过的k-means++方式，你也可以自己指定中心点，或者采用random完全随机的方式。自己设置中心点一般是对于个性化的数据进行设置，很少采用。random的方式则是完全随机的方式，一般推荐采用优化过的k-means++方式；
-
algorithm：k-means的实现算法，有“auto” “full”“elkan”三种。一般来说建议直接用默认的"auto"。简单说下这三个取值的区别，如果你选择"full"采用的是传统的K-Means算法，“auto”会根据数据的特点自动选择是选择“full”还是“elkan”。我们一般选择默认的取值，即“auto” 。
在创建好K-Means类之后，就可以使用它的方法，最常用的是fit和predict这个两个函数。你可以单独使用fit函数和predict函数，也可以合并使用fit_predict函数。其中fit(data)可以对data数据进行k-Means聚类。 predict(data)可以针对data中的每个样本，计算最近的类。
现在我们要完整地跑一遍20支亚洲球队的聚类问题。我把数据上传到了GitHub上，你可以自行下载。
# coding: utf-8
from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn import preprocessing
import pandas as pd
import numpy as np
# 输入数据
data = pd.read_csv('data.csv', encoding='gbk')
train_x = data[["2019年国际排名","2018世界杯","2015亚洲杯"]]
df = pd.DataFrame(train_x)
kmeans = KMeans(n_clusters=3)
# 规范化到[0,1]空间
min_max_scaler=preprocessing.MinMaxScaler()
train_x=min_max_scaler.fit_transform(train_x)
# kmeans算法
kmeans.fit(train_x)
predict_y = kmeans.predict(train_x)
# 合并聚类结果，插入到原数据中
result = pd.concat((data,pd.DataFrame(predict_y)),axis=1)
result.rename({0:u'聚类'},axis=1,inplace=True)
print(result)
运行结果：
国家 2019年国际排名 2018世界杯 2015亚洲杯 聚类
0 中国 73 40 7 2
1 日本 60 15 5 0
2 韩国 61 19 2 0
3 伊朗 34 18 6 0
4 沙特 67 26 10 0
5 伊拉克 91 40 4 2
6 卡塔尔 101 40 13 1
7 阿联酋 81 40 6 2
8 乌兹别克斯坦 88 40 8 2
9 泰国 122 40 17 1
10 越南 102 50 17 1
11 阿曼 87 50 12 1
12 巴林 116 50 11 1
13 朝鲜 110 50 14 1
14 印尼 164 50 17 1
15 澳洲 40 30 1 0
16 叙利亚 76 40 17 1
17 约旦 118 50 9 1
18 科威特 160 50 15 1
19 巴勒斯坦 96 50 16 1
总结
今天我给你讲了K-Means算法原理，我们再来看下开篇我给你提的三个问题。
如何确定K类的中心点？其中包括了初始的设置，以及中间迭代过程中中心点的计算。在初始设置中，会进行n_init次的选择，然后选择初始中心点效果最好的为初始值。在每次分类更新后，你都需要重新确认每一类的中心点，一般采用均值的方式进行确认。
如何将其他点划分到K类中？这里实际上是关于距离的定义，我们知道距离有多种定义的方式，在K-Means和KNN中，我们都可以采用欧氏距离、曼哈顿距离、切比雪夫距离、余弦距离等。对于点的划分，就看它离哪个类的中心点的距离最近，就属于哪一类。
如何区分K-Means和KNN这两种算法呢？刚学过K-Means和KNN算法的同学应该能知道两者的区别，但往往过了一段时间，就容易混淆。所以我们可以从三个维度来区分K-Means和KNN这两个算法：
-
首先，这两个算法解决数据挖掘的两类问题。K-Means是聚类算法，KNN是分类算法。
-
这两个算法分别是两种不同的学习方式。K-Means是非监督学习，也就是不需要事先给出分类标签，而KNN是有监督学习，需要我们给出训练数据的分类标识。
-
最后，K值的含义不同。K-Means中的K值代表K类。KNN中的K值代表K个最接近的邻居。
那么学完了今天的内容后，你能说一下K-Means的算法原理吗？如果我们把上面的20支亚洲球队用K-Means划分成5类，在规范化数据的时候采用标准化的方式（即均值为0，方差为1），该如何编写程序呢？运行的结果又是如何？
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精选留言
2019-02-19 13:22:18
Kmeans开班，选老大，风水轮流转，直到选出最佳中心老大
Knn小弟加队伍，离那个班相对近，就是那个班的
一群人的有些人想要聚在一起
首先大家民主（无监督学习）随机选K个老大（随机选择K个中心点）
谁跟谁近，就是那个队伍的人（计算距离，距离近的聚合到一块）
随着时间的推移，老大的位置在变化（根据算法，重新计算中心点）
直到选出真正的中心老大（重复，直到准确率最高）
Knn
一个人想要找到自己的队伍
首先听从神的旨意（有监督学习），随机最近的几个邻居
看看距离远不远（根据算法，计算距离）
近的就是一个班的了（属于哪个分类多，就是哪一类）
#输入数据
#数据探索
import pandas as pd
data=pd.read_csv("./26/data.csv",encoding='gbk')
# print(data)数据符合完整合一，数据质量较高
#提取数据
train_x=data[["2019年国际排名","2018世界杯","2015亚洲杯"]]
#数据规范化
from sklearn import preprocessing
ss=preprocessing.StandardScaler()
train_ss_x=ss.fit_transform(train_x)
#对数据进行拟合并预测
from sklearn.cluster import KMeans
kmeans=KMeans(n_clusters=5)
kmeans.fit(train_ss_x)
pre=kmeans.predict(train_ss_x)
#数据对比
train_x=pd.DataFrame(train_x)
result=pd.concat((data,pd.DataFrame(pre)),axis=1)
result.rename({0:u'聚类'},axis=1,inplace=True)
print(result)
2019-02-14 23:13:21
from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn import preprocessing
import pandas as pd
import numpy as np
# 输入数据
data = pd.read_csv(r'F:\Python\notebook\K-Means\kmeans-master\data.csv', encoding = 'gbk')
data.head()
train_x = data[["2019年国际排名","2018世界杯","2015亚洲杯"]]
df = pd.DataFrame(train_x)
kmeans = KMeans(n_clusters=5)
# 规范化
min_max_scaler=preprocessing.StandardScaler()
train_x=min_max_scaler.fit_transform(train_x)
# kmeans 算法
kmeans.fit(train_x)
predict_y = kmeans.predict(train_x)
# 合并聚类结果，插入到原数据中
result = pd.concat((data,pd.DataFrame(predict_y)),axis=1)
result.rename({0:u'聚类'},axis=1,inplace=True)
print(result)
国家 2019年国际排名 2018世界杯 2015亚洲杯 聚类
0 中国 73 40 7 0
1 日本 60 15 5 3
2 韩国 61 19 2 3
3 伊朗 34 18 6 3
4 沙特 67 26 10 0
5 伊拉克 91 40 4 0
6 卡塔尔 101 40 13 4
7 阿联酋 81 40 6 0
8 乌兹别克斯坦 88 40 8 0
9 泰国 122 40 17 4
10 越南 102 50 17 4
11 阿曼 87 50 12 2
12 巴林 116 50 11 2
13 朝鲜 110 50 14 2
14 印尼 164 50 17 1
15 澳洲 40 30 1 3
16 叙利亚 76 40 17 4
17 约旦 118 50 9 2
18 科威特 160 50 15 1
19 巴勒斯坦 96 50 16 4
2019-02-15 10:30:05
老师，这段可以再解释一下吗？没计算过程不太理解
2019-10-08 12:56:26
KNN 是分类算法：坏人经常做坏事。
我对孩子就是这么说的。
2019-03-22 20:06:26
train_x = data[['2019年国际排名','2018世界杯','2015亚洲杯']]
Z-score标准化的代码：train_x=preprocessing.scale(train_x)
国家 2019年国际排名 2018世界杯 2015亚洲杯 聚类
0 中国 73 40 7 3
1 日本 60 15 5 1
2 韩国 61 19 2 1
3 伊朗 34 18 6 1
4 沙特 67 26 10 1
5 伊拉克 91 40 4 3
6 卡塔尔 101 40 13 0
7 阿联酋 81 40 6 3
8 乌兹别克斯坦 88 40 8 3
9 泰国 122 40 17 4
10 越南 102 50 17 4
11 阿曼 87 50 12 0
12 巴林 116 50 11 0
13 朝鲜 110 50 14 0
14 印尼 164 50 17 2
15 澳洲 40 30 1 1
16 叙利亚 76 40 17 4
17 约旦 118 50 9 0
18 科威特 160 50 15 2
19 巴勒斯坦 96 50 16 4
2019-03-05 11:41:31
2019-08-11 20:33:15
2019-04-14 11:38:00
1.选择几个初始的中心点。
2.计算每个点到各个中心点的距离，然后把每个点划分到距离最近的中心点所在的类。
3.更新中心点的值。对于每个类，计算类中所有数据的平均值，把平均值作为新的中心点。
4.重复 2 和4 步骤，直到每个类中的数据不再变化，或者到达指定的迭代步数。
2019-02-18 09:37:40
2022-10-31 12:10:35
2020-12-16 15:50:02
# coding: utf-8
from sklearn import preprocessing
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.cluster import KMeans
import matplotlib.pyplot as plt
# 输入数据
data = pd.read_csv('data.csv', encoding='gbk')
print(data.columns)
train_x = data[["2019年国际排名",'2018年世界杯',"2015年亚洲杯"]]
df = pd.DataFrame(train_x)
# 规范化到[0,1]空间
min_max_scaler=preprocessing.MinMaxScaler()
train_x=min_max_scaler.fit_transform(train_x)
SSE=[]
for i in range(1,9):#给定k范围 ，最大分为9类，最小分成1类
#肘部原则：利用SSE找K，SSE是样本到簇中心误差平方和
#原理：同簇的样本点越紧，分类较好；同簇种样本数量增多，SSE增大；
#随着分类数目从0开始增多，刚开始SSE减少，后来分类增大到后，SSE突然大幅减少，之后减缓为0.其中分类为N时候，SSE为0。找到大幅下降时候的K值
# kmeans算法
kmeans = KMeans(n_clusters=i)
kmeans.fit(train_x)
SSE.append(kmeans.inertia_)#聚类误差平方和
x=range(1,9)
plt.xlabel('k')
plt.ylabel('SSE')
plt.plot(x,SSE,'o-')
plt.show()
#较优聚类为3类
kmeans = KMeans(n_clusters=3)
# kmeans算法
kmeans.fit(train_x)
predict_y = kmeans.predict(train_x)
data['predict_y']=pd.DataFrame(predict_y)
data.rename({'predict_y':r'聚类'},axis=1,inplace=True)
2020-07-20 17:46:44
2019-07-01 17:40:59
老师，这段是否表述有误，如果你一开始就给中国一流球队的标签，在计算所有点到中国距离的平均距离过程中，分类点会收敛到这类标签的中心点，但是标签还是一流球队，并不会改变，变化的仅是分类点。因此，对于聚类，我们只是将所有样本点归到一个类别下，具体类别的标签应该是我们自己来标记的。如理解不对，还望指正！
2019-04-27 22:17:58
2019-02-26 21:25:48
2023-10-17 14:23:03
2022-04-20 13:32:32
2021-05-17 13:58:04
2020-12-25 15:13:42
1.初始化k个中心点，计算各点到中心点的距离
2.查看聚类结果，重新计算K个聚类中心点
3.若聚类中心点不再发生变化，说明已达到最有聚类效果；或者聚类点发生变化但以满足最大迭代次数，此时也应停止继续循环聚类
KNN和K-Means的区别:
1.K值含义不同，KNN中的K是K个邻居，K-Means的K是K个中心点
2.KNN是监督学习，K-Means是无监督学习
3.KNN是分类算法，K-Means是聚类算法
#20支亚洲球队用 K-Means 划分成 5 类，在规范化数据的时候采用标准化的方式
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.cluster import KMeans
import pandas as pd
import numpy as np
#导入数据
data = pd.read_csv(r'C:\Users\chentaoyu\Desktop\k-means-profiles\data.csv', encoding='gbk')
train_x = data[['2019年国际排名', '2018世界杯', '2015亚洲杯']]
#建KMeans模型
kmeans = KMeans(n_clusters=5)
#对数据进行规范化
ss = StandardScaler()
train_x = ss.fit_transform(train_x)
#对模型进行拟合，对每个球队进行聚类，并求出每个球队聚类结果
kmeans.fit(train_x)
predict_y = kmeans.predict(train_x)
#导出聚类结果
result = pd.concat((data, pd.DataFrame(predict_y)), axis=1)
result.rename({0: u'聚类结果'}, axis=1, inplace=True)
print(result)
#到处聚类结果predict_y
print(predict_y)
[2 0 0 0 0 2 4 2 2 4 4 1 1 1 3 0 4 1 3 4]
2020-11-23 18:45:21
import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler,StandardScaler
from sklearn.cluster import KMeans
data = pd.read_csv('~/Documents/kmeans/data.csv',encoding='gbk')
print(data.info())
print(data.head())
features = data.columns[1:]
train_x = data[features]
# scaler = MinMaxScaler()
scaler = StandardScaler()
train_x = scaler.fit_transform(train_x)
model = KMeans(n_clusters=5)
clusters = model.fit_predict(train_x)
data['聚类'] = clusters
print(data)
国家 2019年国际排名 2018世界杯 2015亚洲杯 聚类
0 中国 73 40 7 2
1 日本 60 15 5 1
2 韩国 61 19 2 1
3 伊朗 34 18 6 1
4 沙特 67 26 10 1
5 伊拉克 91 40 4 2
6 卡塔尔 101 40 13 0
7 阿联酋 81 40 6 2
8 乌兹别克斯坦 88 40 8 2
9 泰国 122 40 17 4
10 越南 102 50 17 4
11 阿曼 87 50 12 0
12 巴林 116 50 11 0
13 朝鲜 110 50 14 0
14 印尼 164 50 17 3
15 澳洲 40 30 1 1
16 叙利亚 76 40 17 4
17 约旦 118 50 9 0
18 科威特 160 50 15 3
19 巴勒斯坦 96 50 16 4