Kmeans算法提升

轮廓系数的值是介于 [-1,1] ，越趋近于1代表内聚度和分离度都相对较优，计算簇内不相似度a(i)

K均值调包

# 导入包
from sklearn.cluster import KMeans   # 算法
from sklearn.datasets import load_iris     # 数据集
from sklearn.model_selection import train_test_split    # 数据集划分
from sklearn.metrics import accuracy_score     #评估
from sklearn.preprocessing import StandardScaler   # 标准化
from sklearn.model_selection import GridSearchCV   # 交叉验证网格搜索(没用到）
import numpy as np
import pandas as pd

iris = load_iris()    # 加载数据集

# 获取特征值和目标值，目标值在这里没什么用
X = iris.data[:, 1:3]
Y = iris.target

# 数据分割，测试集为0.2，随机种子2021
X_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(X, Y, test_size=0.2, random_state=2021)


# 实例化一个估计器
estimator = KMeans(n_clusters=3)

# 训练模型
estimator.fit(X_train)

y_pre = estimator.predict(x_test)

print("模型的准确率为：", accuracy_score(y_test, y_pre))

可视化展示

# 导入包
from sklearn.cluster import KMeans   # 算法
from sklearn.datasets import load_iris     # 数据集
from sklearn.model_selection import train_test_split    # 数据集划分
from sklearn.metrics import accuracy_score     #评估
from sklearn.preprocessing import StandardScaler   # 标准化
from sklearn.model_selection import GridSearchCV   # 交叉验证网格搜索(没用到）
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

iris = load_iris()    # 加载数据集

# 获取特征值和目标值，目标值在这里没什么用
X = iris.data[:, 1:3]
Y = iris.target

# 数据分割，测试集为0.2，随机种子2021
X_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(X, Y, test_size=0.2, random_state=2021)

# 定义了一个函数进行训练和预测
def Kmeans_fun(k):
    # 实例化一个估计器
    estimator = KMeans(n_clusters=k)
    # y_pre = KMeans(n_clusters=k, random_state=2021).fit_predict(X)
    estimator.fit(X_train)
    y_pre = estimator.predict(X)
    return y_pre

cou = 1
plt.figure(figsize=(20, 8), dpi=100)
for i in range(1, 10):
    y_pre = Kmeans_fun(i)
    plt.subplot(330 + cou)
    plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y_pre)
    cou += 1
    plt.title("第{0}个中心分类的结果".format(i))

选取最优K值

手肘法

手肘发：肉眼观察K，将每个中心的E进行可视化，选取拐点

# 导入包
from sklearn.cluster import KMeans   # 算法
from sklearn.datasets import load_iris     # 数据集
from sklearn.model_selection import train_test_split    # 数据集划分
from sklearn.metrics import accuracy_score     #评估
from sklearn.preprocessing import StandardScaler   # 标准化
from sklearn.model_selection import GridSearchCV   # 交叉验证网格搜索(没用到）
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

iris = load_iris()    # 加载数据集

# 获取特征值和目标值，目标值在这里没什么用
X = iris.data[:, 1:3]
Y = iris.target

# 数据分割，测试集为0.2，随机种子2021
X_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(X, Y, test_size=0.2, random_state=2021)

SSE = []
for i in range(2, 10):
    estimator = KMeans(n_clusters=i)
    estimator.fit(X_train, y_train)
    SSE.append(estimator.inertia_)

X = range(2,10)
plt.scatter(X, SSE)
plt.plot(X, SSE)
plt.show()

轮廓系数

轮廓系数的值是介于 [-1,1] ，越趋近于1代表内聚度和分离度都相对较优，计算簇内不相似度a(i)(所属的簇的其他对象之间的平均距离) ：i向量到同簇内其他点不相似程度的平均值，体现凝聚，计算 簇间不相似度b(i) ：i向量到其他簇的平均不相似程度的最小值，体现分离度
si接近1，则说明样本i聚类合理；si接近-1，则说明样本i更应该分类到另外的簇；若si 近似为0，则说明样本i在两个簇的边界上。
将所有点的轮廓系数求平均，就是该聚类结果总的轮廓系数

# 导入包
from sklearn.cluster import KMeans   # 算法
from sklearn.datasets import load_iris     # 数据集
from sklearn.model_selection import train_test_split    # 数据集划分
from sklearn.metrics import accuracy_score     #评估
from sklearn.preprocessing import StandardScaler   # 标准化
from sklearn.model_selection import GridSearchCV   # 交叉验证网格搜索(没用到）
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

iris = load_iris()    # 加载数据集

# 获取特征值和目标值，目标值在这里没什么用
X = iris.data[:, 1:3]
Y = iris.target

# 数据分割，测试集为0.2，随机种子2021
X_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(X, Y, test_size=0.2, random_state=2021)

from sklearn import metrics
def Kmeans_fun(k):
    # 实例化一个估计器
    estimator = KMeans(n_clusters=k)
    # y_pre = KMeans(n_clusters=k, random_state=2021).fit_predict(X)
    estimator.fit(X_train)
    res = estimator.labels_
    return res
lis = []
for i in range(2, 100):
    res_label = Kmeans_fun(i)
    lis.append(metrics.silhouette_score(X_train, res_label, metric='euclidean', sample_size=None, random_state=None))
plt.figure(figsize=(20, 8))
plt.plot(list(range(1,99)),lis)
plt.xlabel("聚类中心的数量")
plt.ylabel("轮廓系数")
plt.title("轮廓系数和聚类中心的关系")
plt.show()

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