1. 数据

采用sklearn自带数据集，鸢尾花数据集。
‘sepal length (cm)’, ‘sepal width (cm)’, ‘petal length (cm)’, 'petal width (cm)'分别是花瓣长度、花瓣宽度、花萼长度、花萼宽度。

2. KMeans参数说明

 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=None, algorithm='auto')

上头显示的就是默认哈~

参数	说明
n-cluster	分类簇的数量
max_iter	最大的迭代次数
n_init	算法的运行次数
init	接收待定的string。kmeans++表示该初始化策略选择的初始均值向量之间都距离比较远，它的效果较好；random表示从数据中随机选择K个样本最为初始均值向量；或者提供一个数组，数组的形状为（n_cluster,n_features），该数组作为初始均值向量。
precompute_distance	接收Boolean或者auto。表示是否提前计算好样本之间的距离，auto表示如果nsamples*n>12 million，则不提前计算。
tol	接收float，表示算法收敛的阈值。
N_jobs	表示任务使用CPU数量
random_state	表示随机数生成器的种子。
verbose	0表示不输出日志信息；1表示每隔一段时间打印一次日志信息。如果大于1，打印次数频繁。

3. 代码及结果

from sklearn.datasets import load_iris
import xlwt
import pandas as pd
from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler

print(iris)

iris=load_iris()
iris_data=iris['data']
iris_target=iris['target']

iris_names=iris['feature_names']
print("是骡子是马打印出来看看就知道了：\n",'第一个',iris_data,'\n','第二个',iris_target,'\n','第三个',iris_names)
# 依次是：花瓣长度、花瓣宽度、花萼长度、花萼宽度。

## Z分数标准化标准化
data_zs=(iris_data-iris_data.mean())/iris_data.std()
## 也可以自定义函数minmax标准化、或者现成的函数
scale=MinMaxScaler().fit(iris_data)
iris_datascale=scale.transform(iris_data)

kmeans=KMeans(n_clusters=3,random_state=123,n_jobs=4).fit(iris_datascale)
result=kmeans.predict([[5.6,2.8,4.9,2.0]])
## 这里有点小问题，就是预测的数据需要使用和训练数据同样的标准化才行。
print(result)

#简答打印结果
r1=pd.Series(kmeans.labels_).value_counts()
r2=pd.DataFrame(kmeans.cluster_centers_)
r=pd.concat([r2,r1],axis=1)
r.columns=list(iris_names)+[u'类别数目']
print(r)

#详细输出原结果
r_new=pd.concat([pd.DataFrame(iris_data),pd.Series(kmeans.labels_)],axis=1)
r_new.columns=list(iris_names)+[u'类别数目']
r_new.to_excel("path")## 自定义一个路径，保存在excel里面

是这样的，这本书在聚类时，做了数据标准化。但是我仔细思考了，在量纲一致的情况下是不需要标准化的。
所以预测时候，新的数据需要使用同样的标准化方式才行。

4 聚类结果可视化

import pandas as pd
from sklearn.manifold import TSNE
import matplotlib.pyplot as plt
tsne=TSNE(n_components=2,init='random',random_state=177).fit(iris_data)
df=pd.DataFrame(tsne.embedding_)
df['labels']=kmeans.labels_
df1=df[df['labels']==0]
df2=df[df['labels']==1]
df3=df[df['labels']==2]
fig=plt.figure(figsize=(9,6))
plt.plot(df1[0],df1[1],'bo',df2[0],df2[1],'r*',df3[0],df3[1],'gD')
plt.show()

这个TSNE函数就是实现多维数据可视化的展现，n_components设置二维还是三维。
在这里插入图片描述

5. 评价聚类模型

5.1 评价体系

方法	真实值	最佳值	sklearn函数
ARI(兰德系数)	需要	1.0	adjusted_rand_score
AMI(互信息)	需要	1.0	adjusted_mutual_info_score
V-measure	需要	1.0	completeness_score
FMI	需要	1.0	fowlkes_mallows_score
轮廓系数	不需要	畸变程度大	silhouette_score
Calinski_ Harabaz	不需要	最大值	calinski_harabaz_score

5.2 FMI评价法

from sklearn.metrics import fowlkes_mallows_score
for i in range(2,7):
    kmeans=KMeans(n_clusters=i,random_state=123).fit(iris_data)
    score=fowlkes_mallows_score(iris_target,kmeans.labels_)
    print("聚类%d簇的FMI分数为：%f" %(i,score))

out:
聚类2簇的FMI分数为：0.750473
聚类3簇的FMI分数为：0.820808
聚类4簇的FMI分数为：0.753970
聚类5簇的FMI分数为：0.725483
聚类6簇的FMI分数为：0.614345

这里没搞懂FMI这块是如何计算的。
在这里插入图片描述
这里有个问题就是，iris_target 的标签含义和kmeans.labels_标签的含义是不同的，比如都是1，代表的类别是不同的，后续是怎么区分的？？？？？？？？还有就是FMI这个值是怎么计算的？
在这篇文章中提到计算方式是这样的，可是，这里的P/N是什么？这里是三分类…晕
这篇文章传送门
希望看到这个旁友，懂的话评论解释一下~~谢谢啦！

5.3 轮廓系数

from sklearn.metrics import silhouette_score
import matplotlib.pyplot as plt
silhouettescore=[]
for i in range(2,15):
    kmeans=KMeans(n_clusters=i,random_state=123).fit(iris_data)
    score=silhouette_score(iris_data,kmeans.labels_)
    silhouettescore.append(score)
plt.figure(figsize=(10,6))
plt.plot(range(2,15),silhouettescore,linewidth=1.5,linestyle='-')
plt.show()

在这里插入图片描述
这个轮廓系数就是看这条曲线的畸变程度。说直白点就是斜率变化！变化快的部分就是分类的最佳选择。从图中可以看到在2~3，5 ~6两段的变化比较快，结合实际情况判断，还是分三类比较好，而不是分六类。

5.4 Calinski-Harabasz指数评价

from sklearn.metrics import calinski_harabaz_score
for i in range(2,7):
    kmeans=KMeans(n_clusters=i,random_state=123).fit(iris_data)
    score=calinski_harabaz_score(iris_data,kmeans.labels_)
    print("聚类%d簇的calinski_harabaz分数为：%f" %(i,score))

在这里插入图片描述
越大越好。所以还是3类最优。

4.sklearn—kmeans聚类分析案例（数据+代码+结果）

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