一个简单的KMeanspython实例

Packages

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

from sklearn import datasets
from sklearn.cluster import KMeans
import sklearn.metrics as sm

%matplotlib inline

引入数据集

iris = datasets.load_iris()

Feature数据

iris.feature_names

实际的分类，用来计算accuracy

iris.target
iris.target_names

把数据转换成 dataframe

x = pd.DataFrame(iris.data)
x.columns = ['sepal_length', 'sepal_width', 'petal_length', 'petal_width']

y = pd.DataFrame(iris.target)
y.columns = ['Targets']

可视化看一下数据的分类是怎样的

plt.figure(figsize=(14,7))

colormap = np.array(['red', 'lime', 'black'])

plt.subplot(1, 2, 1)
plt.scatter(x.sepal_length, x.sepal_width, c=colormap[y.Targets], s=40)
plt.title('sepal')

plt.subplot(1, 2, 2)
plt.scatter(x.petal_length, x.petal_width, c=colormap[y.Targets], s=40)
plt.title('petal')

应用KMeans模型

model = KMeans(n_clusters=3)
model.fit(x)

看结果

model.labels_

可视化结果
左图是实际值，右图是模型输出 model.labels_ 标注的

plt.figure(figsize=(14, 7))

colormap = np.array(['red', 'lime', 'black'])

plt.subplot(1, 2, 1)
plt.scatter(x.petal_length, x.petal_width, c=colormap[y.Targets], s=40)
plt.title('Real Classification')

plt.subplot(1, 2, 2)
plt.scatter(x.petal_length, x.petal_width, c=colormap[model.labels_], s=40)
plt.title('K Mean Classification')

为了类别颜色一致，需要调换
[2, 0, 1]根据不同的运行而不同，根据自己情况，左右对比去调换

predY = np.choose(model.labels_, [2, 0, 1]).astype(np.int64)

现在再看对比图

plt.figure(figsize=(14, 7))

colormap = np.array(['red', 'lime', 'black'])

plt.subplot(1, 2, 1)
plt.scatter(x.petal_length, x.petal_width, c=colormap[y.Targets], s=40)
plt.title('Real Classification')

plt.subplot(1, 2, 2)
plt.scatter(x.petal_length, x.petal_width, c=colormap[predY], s=40)
plt.title('K Mean Classification')

计算accuracy

sm.accuracy_score(y, predY)

0.89

看一下 confusion 矩阵

sm.confusion_matrix(y, predY)

这个矩阵是可以看出来，某一个实际的类被分辨成其他类的个数。

以上就是一个很清爽的例子。