我们打算从零构建我们自己的 KMeans 算法。之前提到过 KMeans 算法的步骤。
- 选择 K 值。
- 随机选取 K 个特征作为形心。
- 计算所有其它特征到形心的距离。
- 将其它特征分类到最近的形心。
- 计算每个分类的均值（分类中所有特征的均值），使均值为新的形心。
- 重复步骤 3 ~ 5，直到最优（形心不再变化）。
最开始，我们：
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import style
style.use('ggplot')
import numpy as np
X = np.array([[1, 2],
[1.5, 1.8],
[5, 8 ],
[8, 8],
[1, 0.6],
[9,11]])
plt.scatter(X[:,0], X[:,1], s=150)
plt.show()
我们的簇应该很显然了。我们打算选取K=2。我们开始构建我们的 KMeans 分类：
class K_Means:
def __init__(self, k=2, tol=0.001, max_iter=300):
self.k = k
self.tol = tol
self.max_iter = max_iter
我们刚刚配置了一些起始值，k就是簇的数量，tol就是容差，如果簇的形心移动没有超过这个值，就是最优的。max_iter值用于限制循环次数。
现在我们开始处理fit方法：
def fit(self,data):
self.centroids = {}
for i in range(self.k):
self.centroids[i] = data[i]
最开始，我们知道我们仅仅需要传入拟合数据。之后我们以空字典开始，它之后会存放我们的形心。下面，我们开始循环，仅仅将我们的起始形心赋为数据中的前两个样例。如果你打算真正随机选取形心，你应该首先打乱数据，但是这样也不错。
继续构建我们的类：
class K_Means:
def __init__(self, k=2, tol=0.001, max_iter=300):
self.k = k
self.tol = tol
self.max_iter = max_iter
def fit(self,data):
self.centroids = {}
for i in range(self.k):
self.centroids[i] = data[i]
for i in range(self.max_iter):
self.classifications = {}
for i in range(self.k):
self.classifications[i] = []
现在我们开始迭代我们的max_iter值。这里，我们以空分类开始，之后创建两个字典的键（通过遍历self.k的范围）。
下面，我们需要遍历我们的特征，计算当前形心个特征的距离，之后分类他们：
class K_Means:
def __init__(self, k=2, tol=0.001, max_iter=300):
self.k = k
self.tol = tol
self.max_iter = max_iter
def fit(self,data):
self.centroids = {}
for i in range(self.k):
self.centroids[i] = data[i]
for i in range(self.max_iter):
self.classifications = {}
for i in range(self.k):
self.classifications[i] = []
for featureset in data:
distances = [np.linalg.norm(featureset-self.centroids[centroid]) for centroid in self.centroids]
classification = distances.index(min(distances))
self.classifications[classification].append(featureset)
下面，我们需要创建新的形心，并且度量形心的移动。如果移动小于我们的容差（sel.tol），我们就完成了。包括添加的代码，目前为止的代码为：
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import style
style.use('ggplot')
import numpy as np
X = np.array([[1, 2],
[1.5, 1.8],
[5, 8 ],
[8, 8],
[1, 0.6],
[9,11]])
plt.scatter(X[:,0], X[:,1], s=150)
plt.show()
colors = 10*["g","r","c","b","k"]
class K_Means:
def __init__(self, k=2, tol=0.001, max_iter=300):
self.k = k
self.tol = tol
self.max_iter = max_iter
def fit(self,data):
self.centroids = {}
for i in range(self.k):
self.centroids[i] = data[i]
for i in range(self.max_iter):
self.classifications = {}
for i in range(self.k):
self.classifications[i] = []
for featureset in data:
distances = [np.linalg.norm(featureset-self.centroids[centroid]) for centroid in self.centroids]
classification = distances.index(min(distances))
self.classifications[classification].append(featureset)
prev_centroids = dict(self.centroids)
for classification in self.classifications:
self.centroids[classification] = np.average(self.classifications[classification],axis=0)
