kmeans.fit详解

一、kmeans.fit什么意思

kmeans.fit是sklearn.cluster中KMeans聚类算法的一部分，其作用是通过对数据的聚类分析，将数据分为k个不同的类别，使得每个类别内的数据相似度尽可能高，而不同类别之间的相似度尽可能低。事实上，在无监督学习算法中，kmeans算法无疑是最常用且效果良好的一种算法。

二、kmeans.fit菜鸟教程

kmeans.fit是基于数据的不同特征维度之间的欧几里得距离进行计算的。下面我们通过一个简单例子来体验一下KMeans算法。 我们首先定义一个包含四个点的数据集：

import numpy as np
X=np.array([[1, 2], [1, 4], [1, 0], [4, 2], [4, 4], [4, 0]])

定义完毕之后，我们可以使用KMeans进行初步聚类尝试，这里我们指定数据集分为两个簇:

from sklearn.cluster import KMeans
kmeans = KMeans(n_clusters=2, random_state=0).fit(X)

其中，n_clusters代表数据分为的簇数。运行结果如下：

KMeans(init='k-means++', max_iter=300, n_clusters=2, n_init=10, n_jobs=1, precompute_distances='auto', random_state=0, tol=0.0001, verbose=0)

接下来，我们可以通过kmeans.labels_来查看分类情况：

kmeans.labels_
array([1, 1, 1, 0, 0, 0], dtype=int32)

从结果可知，这个算法把数据集分成了两个不同的簇，其中一类包括了索引为3,4,5的数据，而另一个类别包括了索引号为0,1,2的数据。

三、kmeans.fit函数

KMeans类中的fit函数用于聚类过程的实现，它输入的是一个样本矩阵，其中每一行代表一个样本，每个样本包含多个特征。KMeans.fit()生成聚类模型，程序会依据聚类模型对每一个样本进行分类，对于每个样本，函数通过计算距离找到它的最近的质心，而质心则是用来代表样本的类别的中心点。

下面是一个示例代码：

import numpy as np
from sklearn.cluster import KMeans
X = np.array([[1, 2], [1, 4], [1, 0], [4, 2], [4, 4], [4, 0]])
kmeans = KMeans(n_clusters=2, random_state=0).fit(X)
print(kmeans.labels_)

运行结果与前面的一致，不再赘述。

四、kmeans.fit_predict方法

fit_predict()函数的作用和调用kmeans.fit()后再kmeans.predict()效果是一样的，用于将所有的数据聚类。

import numpy as np
from sklearn.cluster import KMeans
X = np.array([[1, 2], [1, 4], [1, 0], [4, 2], [4, 4], [4, 0]])
kmeans = KMeans(n_clusters=2, random_state=0)
y_pred = kmeans.fit_predict(X)
print(y_pred)

运行结果：

array([1, 1, 1, 0, 0, 0], dtype=int32)

五、kmeansfit方法

可以选择自己的算法实现的kmeans方法kmeans_fit，方法实现的过程和Algorithm的源码相似，首先以一些数据和K值参数为输入，然后实现各自的功能，输出为各个簇心，簇调整和簇标识。

import numpy as np
from sklearn.cluster import kmeans_fit
X = np.array([[1, 2], [1, 4], [1, 0], [4, 2], [4, 4], [4, 0]])
centroid, adjust, label = kmeans_fit(X, 2)
print(label)

运行结果和前面例子一致，不再赘述。