数学建模--K-Means聚类分析

本文主要是介绍数学建模--K-Means聚类分析，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

目录

1.聚类分析步骤

1.1简单介绍

1.2两个概念

1.3几种距离

1.4更新质心

1.5终止条件

2.归一化处理

3.肘部法则

4.搭建K-Means分析模型

5.选择最佳K值

6.绘制3D图形

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1.聚类分析步骤

1.1简单介绍

K-Means聚类分析是属于聚类分析的一种，这个数据机器学习的算法；

对数据进行自动分组，使得同一组内的数据样本尽可能相似，不同组之间的数据样本尽可能不同，以此来完成用户细分，这就是聚类。

K-Means是非监督学习中一种很经典的聚类算法。

K代表类别数量，Means代表每个类别内的均值，所以K-Means算法又称为K-均值算法。

1.2两个概念

该算法会根据数据样本间的相似性，将数据样本自动分为K个簇（cluster），相似的数据样本会尽可能被聚到一个簇内。簇，指的就是类别或是组。

每个簇都有一个中心位置/中心点，被称作为质心(centroid)。

1. 最开始，会先从数据集中随机选取K=2个对象作为初始的质心。
2. 剩余待分类的样本数据就可以评估自己和哪个质心最相似，然后加入到该质心代表的簇里即可。

1.3几种距离

• 要判断两个样本之间的相似性，K-Means算法以样本间的距离作为度量标准。
• 距离越近，表示两个样本越相似；反之，则越不相似。
• 常见的计算样本间距离的方式有欧式距离、曼哈顿距离、余弦相似度等。
• K-Means算法通常采用欧式距离来度量各样本间的距离。

1.4更新质心

• 由于一开始的质心是随机选择的，导致结果也存在一定的随机性。
• 因此，当所有样本点分配完成后，需要重新计算2个簇的质心。
• 计算方式是计算每个簇内所有样本的均值。
• 如果此时计算出的均值和之前的初始质心不一样，就要使用该均值更新这个簇的质心。这就是K-Means算法又称为K均值算法的原因。

1.5终止条件

更新这个质心之后，我们需要不断地进行这个求解距离和计算均值的过程，不断的进行重复，我们通常会设置一个最小值，当质心的位置变化小于该值时，就停止。 

或者我们自己设置这个迭代的次数，达到这个最大迭代次数就停止；

2.归一化处理

我们这个聚类分析是为了解决这个RFM模型的遗留问题，就是这个RFM进行这个划分的时候是使用的这个数据分箱的操作，回顾一下，就是根据这个等级进行划分，我们给定这个需要进行划分的区间个数，确定这个具体每一个区间的范围，这个时候我们的这个数据分箱就完成了，但是这个数据分箱有局限性，我们使用聚类进行这个过程的优化；

我们下面的这三个特征向量的差距比较大，因此我们进行归一化处理，这个有公式，但是我们理解即可，我们直接使用这个python里面的模块进行计算即可；

1. 导入模块：从sklearn.preprocessing模块中导入用于归一化的StandardScaler类；

2. 实例化：创建一个StandardScaler对象，不需要传入参数；

3. 数据归一化：调用StandardScaler对象中的fit_transform()函数，对x进行归一化。

# 导入pandas模块，简称pd
import pandas as pd'''读取数据集并获取特征变量'''
# 读取文件，并赋值给变量df
df = pd.read_csv("/Users/user_info/new_user_info.csv")# 获取特征变量x
x = df[["time_gap","order_count","total_amount"]]'''数据归一化'''
# TODO 导入sklearn.preprocessing模块中的StandardScaler类
from sklearn.preprocessing import StandardScaler# TODO 创建一个StandardScaler对象，并赋值给变量scaler
scaler = StandardScaler()# TODO 调用scaler中的fit_transform()函数，对x进行归一化，并赋值给变量x_scale
x_scale = scaler.fit_transform(x)# TODO 输出x_scale进行查看
print(x_scale)

3.肘部法则

我们之前是把这个PRM模型分成了8个部分，2*2*2=8,但是这个划分的结果不一定科学，到底划分为几个类别最合适，这个时候我们可以借助这个肘部法则确定我们的k值；

4.搭建K-Means分析模型

下面这个搭建模型的步骤就是：

1. STEP1. 导入模型
2. STEP2. 初始化模型，设置参数
3. STEP3. 训练模型
4. STEP4. 获取结果

# 导入pandas模块，简称pd
import pandas as pd'''读取数据集并获取特征变量'''
# 读取文件，并赋值给变量df
df = pd.read_csv("/Users/user_info/new_user_info.csv")# 获取特征变量x
x = df[["time_gap","order_count","total_amount"]]'''数据归一化'''
# 导入StandardScaler类
from sklearn.preprocessing import StandardScaler# 创建一个StandardScaler对象
scaler = StandardScaler()# 对x进行归一化
x_scale = scaler.fit_transform(x)# 将x_scale从二维数组转换为DataFrame
x_scale = pd.DataFrame(x_scale, columns=x.columns, index=x.index)'''搭建K-Means模型'''
# 导入sklearn.cluster模块中的KMeans模型
from sklearn.cluster import KMeans# 使用KMeans()初始化模型
# 设置参数n_clusters=3,，表示的就是聚类的数量就是3
# random_state=1保证程序每一次运行的效果都是一样的
# 将结果赋值给model
model = KMeans(n_clusters=3, random_state=1)# 使用fit()函数训练模型
model.fit(x_scale)# 获取聚类后的质心
print(f"质心：{model.cluster_centers_}")
# 获取每个样本所属的簇
print(f"标签：{model.labels_}")
# 获取SSE，误差平方和
print(f"SSE：{model.inertia_}")

5.选择最佳K值

STEP1.导入KMeans模型；

STEP2.创建一个空列表sseList，用于存储每次的SSE；

STEP3.取不同的K值，本例中我们取1至9，多次进行K-Means的聚类；

STEP4.获取当前的SSE，并使用append()函数将其添加到sseList中；

STEP5.在for循环外，输出sseList；

STEP6.绘制折线图展现结果，设置K值为x轴，sseList为y轴，marker为"o"。

# 导入pandas模块，简称pd
import pandas as pd'''读取数据集并获取特征变量'''
# 读取文件，并赋值给变量df
df = pd.read_csv("/Users/user_info/new_user_info.csv")# 获取特征变量x
x = df[["time_gap","order_count","total_amount"]]'''数据归一化'''
# 导入sklearn.preprocessing模块中的StandardScaler类
from sklearn.preprocessing import StandardScaler# 创建一个StandardScaler对象
scaler = StandardScaler()# 对x进行归一化
x_scale = scaler.fit_transform(x)'''获取最佳K值'''
# TODO 导入sklearn.cluster模块中的KMeans模型
from sklearn.cluster import KMeans# TODO 创建一个空列表，用于存储每次的簇内误差平方和（SSE）
sseList = []# TODO 使用for循环，取K值为1至9
for K in range(1,10):# TODO 使用KMeans()初始化模型# 设置参数n_clusters=k, random_state=1# 将结果赋值给modelmodel = KMeans(n_clusters=K, random_state=1)# TODO 使用fit()函数训练模型model.fit(x_scale)# TODO 通过.inertia_属性获取SSE，并添加到sseList中sseList.append(model.inertia_)# TODO 输出sseList
print(sseList)# TODO 导入matplotlib.pyplot，并使用"plt"作为该模块的简写
import matplotlib.pyplot as plt# TODO 使用plt.plot()函数
# 以K的取值为x轴的值，sseList为y轴的值
# 设置marker="o"，绘制折线图
plt.plot(range(1,10),sseList,marker="o")# TODO 展示图像
plt.show()

通过可视化结果结合这个肘部法则，我们可以看到这个最佳的k=3,接下来我们使用这个k=3进行分析； 

6.绘制3D图形

# 导入pandas模块，简称pd
import pandas as pd'''读取数据集并获取特征变量'''
# 读取文件，并赋值给变量df
df = pd.read_csv("/Users/user_info/new_user_info.csv")# 获取特征变量x
x = df[["time_gap","order_count","total_amount"]]'''数据归一化'''
# 导入sklearn.preprocessing模块中的StandardScaler类
from sklearn.preprocessing import StandardScaler# 创建一个StandardScaler对象
scaler = StandardScaler()# 对x进行归一化
x_scale = scaler.fit_transform(x)'''进行KMeans算法的聚类运算'''
# 导入sklearn.cluster模块中的KMeans模型
from sklearn.cluster import KMeans# 使用KMeans()初始化模型
# 设置参数n_clusters=3, random_state=1
# 将结果赋值给model
model = KMeans(n_clusters=3, random_state=1)# 使用fit()函数训练模型
model.fit(x_scale)# 获取每个样本所属的簇
labels = model.labels_'''可视化结果'''
# 导入matplotlib.pyplot，并使用"plt"作为该模块的简写
import matplotlib.pyplot as plt# 从mpl_toolkits.mplot3d中导入Axes3D类
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D# 通过 rcParams 参数将字体设置为 Arial Unicode MS 
plt.rcParams["font.sans-serif"] = "Arial Unicode MS"# 使用plt.figure()函数创建画布
# 添加参数figsize设置画布大小为(12,8)
fig = plt.figure(figsize=(12,8))# 创建3D坐标轴对象
ax = fig.add_subplot(projection="3d")# 设置散点颜色
color = ["dodgerblue", "seagreen", "lightcoral"]# 遍历三个簇
for i in range(0,3):# 获取分类为i的点d = x[labels == i]# 绘制分类为i的簇所对应的R、F和M这三个指标数据ax.scatter(d["time_gap"], d["order_count"], d["total_amount"], color=color[i], label=f"用户群体{i}")# 设置x轴标题为"R"
ax.set_xlabel("R")
# 设置y轴标题为"F"
ax.set_ylabel("F")
# 设置z轴标题为"M"
ax.set_zlabel("M")# 使用plt.legend()函数展示图例
plt.legend()
# 展示图像
plt.show()

根据这个绘制的结果结合我们的题目进行说明即可：

这篇关于数学建模--K-Means聚类分析的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

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