基于k-means聚类的水团划分可视化算法
聚类算法 --以K-means算法为例
k-means算法的性能分析
主要优点：
是解决聚类问题的一种经典算法，简单、快速。 对处理大数据集，该算法是相对可伸缩和高效率的。因为它的复杂度是O(nkt ) ，其
中，n 是所有对象的数目，k 是簇的数目，t 是迭代的次数。通常k < <n 且t < <n 。
应用实例
1. 规格化数据
由于取值范围大的属性对距离的影响高于取值范围小的属 性，这样不利于反映真实的相异度，因此聚类前，一般先对属 性值进行规格化。所谓规格化就是将各个属性值按比例映射到 相同的取值区间，来平衡各个属性对距离的影响。通常将各个 属性均映射到[0,1]区间，映射公式为： 其中max(ai)和min(ai)表示所有元素项中第i个属性的最大 值和最小值。
应用实例
2. 选取k个初始聚类中心 设k=3，即将这15支球队分成三个集团。抽取日 本、巴林和泰国的值作为三个簇的种子，即初始化 三个簇的中心为A：{0.3, 0, 0.19}，B：{0.7, 0.76, 0.5} 和C：{1, 1, 0.5}。
应用实例
图中从左到右依次表示各支球队到当前中 心点的欧氏距离，将每支球队分到最近的 簇，可对各支球队做如下聚类：
中国C，日本A，韩国A，伊朗B，沙特B，伊拉克 C，卡塔尔C，阿联酋C，乌兹别克斯坦B，泰国 C，越南C，阿曼C，巴林B，朝鲜B，印尼C。
应用实例
第一次聚类结果： A：日本，韩国； B：伊朗，沙特，乌兹别克斯坦，巴林，朝鲜； C：中国，伊拉克，卡塔尔，阿联酋，泰国，越南，阿曼，印 尼。 4. 根据第一次聚类结果，调整3个簇的中心点 A簇的新中心点为：{(0.3+0)/2=0.15, (0+0.15)/2=0.075, (0.19+0.13)/2=0.16} = {0.15, 0.075, 0.16} B簇的新中心点为： {(0.24+0.3+0.7*3)/5=0.528, (0.76*4+0.68)/5=0.744, (0.25+0.06+0.25+0.5+1)/5=0.412} ={ 0.528,0.744,0.412}
基于K均值聚类地下水水化学特征的水文地质单元划分分析
３ 算例 在 这里举我 们国家的平顶山的矿 区、煤 田寒武系灰岩 的水
岩石 的性质 比较近似 ，所 以，水文地质单元划分的非关键条件 是岩石性质 。 １ ． ３含水层及隔水层性质 隔水层和含水层的位置跟它在地表出露的状况会造成到水 文地质单元 的划划受到干扰 ，然而因隔水层与含水层的所处位 置 的特点 ，若在 比较宽广的范围 中掌握的较快 ，然而在某些相 对来说较小 的流失或者是厚度发生 了改变 ，就极有影响含水层 的运行 ，因此将极有可能干扰到该领域个别地方的径流 、排泄 条件 以及补给 。假设依照原本 的隔水层与含水层的特性来对水
及含水层的产状、分布及其在地表的出露 隋况、地形地貌 、等 等因素是古老的水文地质单元的划 分时关键 的根据 。众 多因素 中最关键 的因素是地质构造 因为地下因素的多样性 ，不能仔 细的观察所有区域的水文与地质的条件 ，举 例来 说个 别小的溶 洞与小断层的存在 ，使得这个领域的地 下水的径 流、补给 以及 排泄 因素发生较大的变化。因此，古老的划分方法造 成个 别领
保 护提 供 了关键 的参 考 因素 。
关键词 ： Ｋ均值聚类 ； 聚类 中心 ；水文地质单元 ；水化 学特征 中图分类号 ： Ｐ ６ ４ １ ． ４ ６ １ 文 献标识码 ： Ａ 文章编号 ：１ ６ ７ １ ． ５ ５ ７ ８（ ２ ０ １ ５ ）０ ６ ． ０ １ ５ ２ ． ０ １
基于python3的可视化数据聚类系统（k-means算法和k-中心点算法）
基于python3的可视化数据聚类系统（k-means算法和k-中⼼点算法）1、⽤户界⾯1）点击读取⽂件按钮，读取到的⽂件如下图所⽰：数据聚类系统读取⽂件数据聚类系统导⼊⽂件2）设置簇的个数，这⾥设置成2，并选择K-means聚类算法，显⽰的结果如下图：数据聚类系统运⾏K-means聚类算法3）设置簇的个数，这⾥设置成2，并选择K-中⼼点聚类算法，显⽰的结果如下图：数据聚类系统运⾏K-中⼼点聚类算法4）清屏，显⽰的结果如下图：数据聚类系统清屏2、实验源码编译环境为Spyder，所⽤语⾔及版本为python3.7，GUI环境为tkinter。
1）主运⾏界⾯ kmedgui.py# -*- coding: utf-8 -*-import sysimport randomimport kmeansimport k_medoids_2d as k2dimport numpy as npimport tkinter as tkfrom tkinter import filedialogfrom tkinter import scrolledtextfrom PIL import Image,ImageTkimport matplotlib.pyplot as pltimport sklearnclass GUI(object):#布局界⾯def __init__(self):#设置初始界⾯self.window=()self.window.title('数据聚类系统')self.window.geometry('1150x580')#导⼊⽂件按钮self.botton1=tk.Button(self.window, text='加载数据集',bg='green',fg='white', font=('楷体', 12, 'bold'), width=12, height=1,command=self.openfile)self.botton1.place(x=60,y=60)#标签配置bel2=bel(self.window, text='簇个数',bg='light blue',fg='white', font=('楷体', 16, 'bold'), width=10, height=1).place(x=10,y=160)#导⼊⽂件内容的输出显⽰bel4=bel(self.window, text='导⼊⽂件内容如下',font=('楷体', 16, 'bold'), width=16, height=1).place(x=280,y=20)#创建结果显⽰框self.text1=scrolledtext.ScrolledText(self.window, height=10, width=30,font=('楷体', 12))self.text1.place(x=250,y=60)self.text1.bind("<Button-1>",self.clear)#各个频繁项集和强关联规则的输出显⽰bel5=bel(self.window, text='聚类实现',font=('楷体', 16, 'bold'), width=20, height=1).place(x=255,y=290)bel6=bel(self.window, text='聚类可视化',font=('楷体', 16, 'bold'), width=20, height=1).place(x=700,y=20)#创建结果显⽰框self.text2=scrolledtext.ScrolledText(self.window, height=10, width=30,font=('楷体', 12))self.text2.place(x=250,y=330)self.text2.bind("<Button-1>",self.clear)#显⽰导⼊⽂件的路径self.var0=tk.StringVar()self.entry1=tk.Entry(self.window, show=None, width='25', font=('Arial', 10), textvariable=self.var0)self.entry1.place(x=10,y=100)#⾃⾏设置簇个数，个数为2self.var1=tk.StringVar()self.var1.set('2')self.entry2=tk.Entry(self.window, show=None, width='3', font=('Arial', 16), textvariable=self.var1)self.entry2.place(x=180,y=160)#选择所需算法self.btnlist=tk.IntVar()self.radiobtn1=tk.Radiobutton(self.window, variable=self.btnlist, value=0, text='K-means聚类算法', font=('bold'),command=self.runkmeans) self.radiobtn1.place(x=30,y=240)self.radiobtn2=tk.Radiobutton(self.window, variable=self.btnlist, value=1,text='K-中⼼点聚类算法', font=('bold'), command=self.runkmid) self.radiobtn2.place(x=30,y=300)self.btnlist.set(0)#清空页⾯按钮self.btn2=tk.Button(self.window, bg='green',fg='white', text='清屏', font=('楷体', 12,'bold'), width=6, height=1)self.btn2.place(x=80,y=380)self.btn2.bind("<Button-1>",self.clear)#关闭页⾯按钮self.btn3=tk.Button(self.window, bg='green',fg='white', text='退出', font=('楷体', 12,'bold'), width=6, height=1)self.btn3.place(x=80,y=450)self.btn3.bind("<Button-1>",self.close)self.pilImage = Image.open("white.png")img=self.pilImage.resize((500,480))Image = ImageTk.PhotoImage(image=img)bel = bel(self.window, image=Image)bel.place(x=600,y=60)#主窗⼝循环显⽰self.window.mainloop()#清空所填内容def clear(self,event):self.text1.delete("1.0",tk.END)self.text2.delete("1.0",tk.END)self.pilImage = Image.open("white.png")img=self.pilImage.resize((500,480))Image = ImageTk.PhotoImage(image=img)bel = bel(self.window, image=Image)bel.place(x=600,y=60)bel.configure(image = img)self.window.update_idletasks()#退出系统，对控制台清屏def close(self,event):e=tk.messagebox.askokcancel('询问','确定退出系统吗？')if e==True:exit()self.window.destroy()# 恢复sys.stdoutdef __del__(self):sys.stdout = sys.__stdout__sys.stderr = sys.__stderr__#从输⼊⽂本框中获取⽂本并返回数字列表def getCNUM(self):entry_num1 = int(self.var1.get())return entry_num1def openfile(self):nameFile = filedialog.askopenfilename(title='打开⽂件', filetypes=[('txt', '*.txt')])self.entry1.insert('insert', nameFile)def getnamefile(self):namefile=self.var0.get()return namefile#加载kmeans所需的数据集def loadDataSet1(self):nameFile=self.getnamefile()data = np.loadtxt(nameFile,delimiter='\t')self.text1.insert("0.0",data)return data#加载k-中点所需的数据集def loadDataSet2(self):data = []for i in range(100):data.append(0 + i)for i in range(100):data.append(1000 + i)random.shuffle(data)return datadef runkmeans(self):dataSet = self.loadDataSet1()k = self.getCNUM()c=kmeans.randCent(dataSet, k)centroids,clusterAssment = kmeans.KMeans(dataSet,k)self.text2.insert('insert',c)c1,c2,c3,c4=kmeans.showCluster(dataSet,k,centroids,clusterAssment)self.text2.insert('insert',c1)t0='\n'self.text2.insert('insert',t0)self.text2.insert('insert',c2)self.text2.insert('insert',t0)self.text2.insert('insert',c3)self.text2.insert('insert',t0)self.text2.insert('insert',c4)kmeans.showCluster(dataSet,k,centroids,clusterAssment)self.pilImage = Image.open("kpic.png")img=self.pilImage.resize((500,480))Image = ImageTk.PhotoImage(image=img)bel = bel(self.window, image=Image)bel.place(x=600,y=60)bel.configure(image = img)self.window.update_idletasks()def runkmid(self):data=k2d.im_txt("a_data_set.txt")self.text1.insert("0.0",data)data_TSNE = sklearn.manifold.TSNE(learning_rate=100,n_iter=5000).fit_transform(data) k=self.getCNUM()t='簇中⼼：\n't1='\n'self.text2.insert('insert',t)centers,result_clusters = k2d.KMedoids(k,data,10)self.text2.insert('insert',centers)self.text2.insert('insert',t1)color=k2d.randomcolor(k)colors = ([color[k] for k in result_clusters])color = ['black']plt.scatter(data_TSNE[:,0],data_TSNE[:,1],s=10,c=colors)plt.title('K-medoids Resul of '.format(str(k)))plt.savefig("kpic1.png")s1="第⼀类："s2="第⼆类："s3="第三类："s4="第四类："m=1for m in range(len(result_clusters)):if result_clusters[m]==0:s1=s1+str(data[m])+","if result_clusters[m]==1:s2=s2+str(data[m])+","if result_clusters[m]==2:s3=s3+str(data[m])+","if result_clusters[m]==3:s4=s4+str(data[m])+","self.text2.insert('insert',s1)t1='\n'self.text2.insert('insert',t1)self.text2.insert('insert',s2)self.text2.insert('insert',t1)self.text2.insert('insert',s3)self.text2.insert('insert',t1)self.text2.insert('insert',s4)self.pilImage = Image.open("kpic1.png")img=self.pilImage.resize((500,480))Image = ImageTk.PhotoImage(image=img)bel = bel(self.window, image=Image)bel.place(x=600,y=60)bel.configure(image = img)self.window.update_idletasks()if __name__ == '__main__':GUI()2）导⼊的kmeans.pyimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt# 加载数据def loadDataSet(fileName):data = np.loadtxt(fileName,delimiter='\t')return data# 欧⽒距离计算def distEclud(x,y):return np.sqrt(np.sum((x-y)**2)) # 计算欧⽒距离# 为给定数据集构建⼀个包含K个随机质⼼的集合def randCent(dataSet, k):m, n = dataSet.shapecentroids = np.zeros((k, n))for i in range(k):centroids[i, :] = dataSet[i, :]print('质⼼:')print(centroids,end=" ")return centroids# k均值聚类def KMeans(dataSet,k):m = np.shape(dataSet)[0] #⾏的数⽬# 第⼀列存样本属于哪⼀簇# 第⼆列存样本的到簇的中⼼点的误差clusterAssment = np.mat(np.zeros((m,2)))clusterChange = True# 第1步初始化centroidscentroids = randCent(dataSet,k)while clusterChange:clusterChange = False# 遍历所有的样本（⾏数）for i in range(m):minDist = 100000.0minIndex = -1# 遍历所有的质⼼#第2步找出最近的质⼼for j in range(k):# 计算该样本到质⼼的欧式距离distance = distEclud(centroids[j,:],dataSet[i,:])if distance < minDist:minDist = distanceminIndex = j# 第 3 步：更新每⼀⾏样本所属的簇if clusterAssment[i,0] != minIndex:clusterChange = TrueclusterAssment[i,:] = minIndex,minDist**2#第 4 步：更新质⼼for j in range(k):pointsInCluster = dataSet[np.nonzero(clusterAssment[:,0].A == j)[0]] # 获取簇类所有的点 centroids[j,:] = np.mean(pointsInCluster,axis=0) # 对矩阵的⾏求均值return centroids,clusterAssmentdef showCluster(dataSet,k,centroids,clusterAssment):m,n = dataSet.shapeif n != 2:print("数据不是⼆维的")return 1mark = ['or', 'ob', 'og', 'ok', '^r', '+r', 'sr', 'dr', '<r', 'pr']if k > len(mark):print("k值太⼤了")return 1# 绘制所有的样本for i in range(m):markIndex = int(clusterAssment[i,0])plt.plot(dataSet[i,0],dataSet[i,1],mark[markIndex])clu_1 = []clu_2 = []clu_3 = []clu_4 = []# 绘制所有的样本for i in range(m):markIndex = int(clusterAssment[i, 0])if markIndex == 0:clu_1.append(dataSet[i, 0])if markIndex == 1:clu_2.append(dataSet[i, 0])if markIndex == 2:clu_3.append(dataSet[i, 0])if markIndex == 3:clu_4.append(dataSet[i, 0])plt.plot(dataSet[i, 0], dataSet[i, 1], mark[markIndex])print("")print("c1：",clu_1)print("c2：",clu_2)print("c3：",clu_3)print("c4：",clu_4)mark = ['Dr', 'Db', 'Dg', 'Dk', '^b', '+b', 'sb', 'db', '<b', 'pb']# 绘制质⼼for i in range(k):plt.plot(centroids[i,0],centroids[i,1],mark[i])plt.savefig("kpic.png")return clu_1,clu_2,clu_3,clu_43）导⼊的k_medoid.pyimport numpy as npfrom sklearn.manifold import TSNEimport matplotlib.pyplot as pltimport randomdef im_txt(file):"""读取数据"""data=np.loadtxt(file,dtype=np.float32)return datadef initianlize_centers(n_clusters):"""初始化，⽣成随机聚类中⼼"""n_data=lendata()centers=[] #聚类中⼼位置信息例：[101,205,5,3,7]i=0while i<n_clusters:temp=random.randint(0,n_data-1)if temp not in centers:centers.append(temp)i=i+1else:passreturn centersdef clus_process(centers,data):"""根据聚类中⼼进⾏聚类"""result_clusters=[]centers=np.array(centers)"""遍历每个样本"""for i in range(0,len(data)):uni_temp=[] #临时存储距离数据for j in centers:temp=np.sqrt(np.sum(np.square(data[i]-data[j])))uni_temp.append(temp)c_min=min(uni_temp) #距离最⼩值result_clusters.append(uni_temp.index(c_min)) #距离最⼩值所在位置即为归属簇 return result_clustersdef chose_centers(result_clusters,n_clusters):global c_tempcenters=[]for i in range(0,n_clusters): #逐个簇进⾏随机temp=[] #记录每个簇样本在data中的位置for j in range(0,len(result_clusters)): #遍历每个样本if result_clusters[j]==i: #寻找簇i的样本temp.append(j)try:c_temp=random.sample(temp,1) #在样本中随机取⼀个值作为新的聚类中⼼ except:print("sample bug")print(temp)centers.append(c_temp[0])return centersdef count_E(centers_new,data,result_clusters_new):"""计算价值函数"""E=0for i in range(0,len(centers_new)):for j in range(0,len(data)):if result_clusters_new[j]==i:temp=np.sqrt(np.sum(np.square(data[j]-data[centers_new[i]])))E+=tempreturn Edef KMedoids(n_clusters,data,max_iter):"""初始化"""centers=initianlize_centers(n_clusters)"""根据随机中⼼进⾏聚类"""result_clusters=clus_process(centers,data)"""重新选择聚类中⼼,并⽐较"""xie=0 #计数器E=5*5000"""_old：⽤来记录上⼀次的聚类结果_new：新⼀次聚类的结果⽆old和new：输出结果"""while xie<=max_iter:centers_new=chose_centers(result_clusters,n_clusters) #新的聚类中⼼ result_clusters_new=clus_process(centers,data) #新的聚类结果"""计算价值函数E"""E_new=count_E(centers_new,data,result_clusters_new)"""价值函数变⼩，则更新聚类中⼼和聚类结果"""if E_new<E:centers=centers_newresult_clusters=result_clusters_newE=E_newt=""y=""t=t+"价值函数为:"+str(E)+"\n"# print("价值函数为:%s"%E)y=y+"聚类中⼼:"+str(centers)+"\n"# print("聚类中⼼:%s"%centers)print(t)print(y)xie=0"""阈值计数器"""xie=xie+1return centers,result_clustersdef randomcolor(x):"""随机⽣成⼗六进制编码"""colors=[]i=0while i<x:colorArr = ['1','7','A','F']# colorArr = ['or', 'ob', 'og', 'ok', '^r', '+r', 'sr', 'dr', '<r', 'pr']color = ""j=0while j<6:color += colorArr[random.randint(0,3)]j=j+1color="#"+colorif color in colors:continueelse:colors.append(color)i=i+1return colorsdef lendata():file="a_data_set.txt"data=im_txt(file)n_data=len(data)return n_data。
k-means聚类方法的原理和步骤
k-means聚类方法的原理和步骤k-means聚类方法是一种常用的数据聚类算法，它可以将一组数据划分成若干个类别，使得同一类别内的数据相似度较高，不同类别之间的数据相似度较低。
本文将介绍k-means聚类方法的原理和步骤。
k-means聚类方法基于数据的距离度量，具体而言，它通过最小化各个数据点与所属类别中心点之间的距离来达到聚类的目的。
其基本原理可以概括为以下几点：-定义类别中心点：在聚类开始前，需要预先设定聚类的类别数量k。
根据k的数量，在数据集中随机选取k个点作为初始的类别中心点。
-分配数据点到类别：对于每一个数据点，计算其与各个类别中心点之间的距离，并将其分配到距离最近的类别中。
-更新类别中心点：当所有数据点分配完毕后，重新计算每个类别中的数据点的均值，以此获得新的类别中心点。
-重复分配和更新过程：将新的类别中心点作为参考，重新分配数据点和更新类别中心点，直到类别中心点不再变化或达到预设的迭代次数。
按照上述原理，k-means聚类方法的步骤可以分为以下几个阶段：-第一步，随机选择k个类别中心点。
-第二步，计算每个数据点与各个类别中心点之间的距离，并将其分配到距离最近的类别中。
-第三步，重新计算每个类别中数据点的均值，以此获得新的类别中心点。
-第四步，判断新的类别中心点是否与上一次迭代的中心点相同，如果相同，则结束聚类过程；如果不同，则更新类别中心点，返回第二步继续迭代。
-第五步，输出最终的类别划分结果。
需要注意的是，k-means聚类方法对聚类的初始中心点敏感，不同的初始点可能会导致不同的聚类结果。
为了避免陷入局部最优解，通常采用多次随机初始化的方式进行聚类，然后选取最好的结果作为最终的聚类划分。
综上所述，k-means聚类方法是一种常用的数据聚类算法，它通过最小化数据点与类别中心点之间的距离来实现聚类。
按照预设的步骤进行迭代，最终得到稳定的聚类结果。
在实际应用中，还可以根据具体问题进行算法的改进和优化，以满足实际需求。
kmeans聚类算法流程
kmeans聚类算法流程
Kmeans聚类算法流程
Kmeans聚类算法是一种常用的无监督学习算法，它可以将数据集中的数据分成多个类别，每个类别内部的数据相似度较高，不同类别之间的数据相似度较低。
下面我们来详细介绍一下Kmeans聚类算法的流程。
1. 初始化
我们需要确定聚类的个数k，然后从数据集中随机选择k个数据点作为初始的聚类中心。
这些聚类中心可以是随机选择的，也可以是通过其他算法得到的。
2. 分配数据点
接下来，我们需要将数据集中的每个数据点分配到最近的聚类中心所在的类别中。
这里的距离可以使用欧几里得距离或曼哈顿距离等。
3. 更新聚类中心
在分配完数据点之后，我们需要重新计算每个类别的聚类中心。
具体来说，对于每个类别，我们需要计算该类别内所有数据点的平均值，然后将这个平均值作为新的聚类中心。
4. 重复迭代
接下来，我们需要重复执行步骤2和步骤3，直到聚类中心不再发生变化或达到预定的迭代次数为止。
在每次迭代中，我们需要重新分配数据点和更新聚类中心。
5. 输出结果
我们可以将聚类结果输出，每个类别中的数据点就是一个聚类。
我们可以使用不同的颜色或符号来表示不同的聚类，以便于可视化展示。
总结
Kmeans聚类算法是一种简单而有效的聚类算法，它的流程非常清晰，容易理解和实现。
但是，Kmeans聚类算法也有一些缺点，比如对于非凸形状的聚类效果不佳，对于初始聚类中心的选择比较敏感等。
因此，在实际应用中，我们需要根据具体情况选择合适的聚类算法。
对k-means聚类算法的理解
K-means聚类算法是一种常用的无监督学习算法，其作用是将样本集合划分为K个类别，使得相同类别的样本之间的相似度高，不同类别样本之间的相似度低。
K-means算法具有简单高效的特点，在实际应用中被广泛使用。
下面将从算法原理、实现步骤、应用场景等方面对K-means聚类算法进行深入理解。
一、算法原理K-means聚类算法的原理基于距离度量的思想，其主要步骤如下：1.初始化：随机选择K个样本作为初始的聚类中心。
2.分配：计算每个样本点与K个聚类中心的距离，将样本分配到距离最近的聚类中心所对应的类别中。
3.更新：对每个类别，重新计算其样本的均值向量，并作为新的聚类中心。
4.重复分配和更新步骤，直到聚类中心不再发生变化或者达到设定的迭代次数。
二、实现步骤K-means聚类算法的具体实现步骤如下：1.选择K个初始聚类中心，可以随机选择或通过其他方式确定初始值。
2.计算每个样本点与K个聚类中心的距离，并将其划分到与距离最近的聚类中心对应的类别中。
3.更新每个类别的均值向量，作为新的聚类中心。
4.重复进行第2步和第3步，直到聚类中心不再发生变化或者达到设定的迭代次数。
三、算法应用K-means聚类算法在实际应用中有着广泛的应用场景，如：1.图像压缩：利用K-means算法将图像像素点进行聚类，将相似的像素点合并为同一个类别，从而达到图像压缩的效果。
2.市场营销：根据客户的消费行为和偏好，利用K-means算法对客户进行分裙，从而为不同类别的客户提供个性化的营销服务。
3.生物学：利用K-means算法对生物学样本进行分类，识别出不同的基因表达模式或生物特征。
4.文本分类：对文本进行聚类分析，识别出相似的文档集合并进行分类管理。
K-means聚类算法是一种简单而有效的无监督学习算法，其原理和步骤也较为清晰。
在实际应用中，K-means算法可以帮助我们对数据进行有效的聚类分析，发掘数据中的潜在规律和信息。
当然，K-means 算法也有一些局限性，如对初始聚类中心的选择敏感、对异常值敏感等。
kmeans聚类算法用法
Kmeans聚类算法是一种基于无监督学习的机器学习算法，它可以将数据集按照相似性进行分组，是数据挖掘中最常用的聚类算法之一。
本文将详细介绍Kmeans聚类算法的用法。
一、Kmeans聚类算法概述Kmeans聚类算法是一种迭代算法，它将数据集分成k个簇，每个簇都有一个聚类中心，聚类中心是簇中所有数据点的平均值。
算法的目标是最小化簇内数据点与聚类中心的距离平方和，即最小化簇内方差。
Kmeans聚类算法的基本流程如下：1. 随机选择k个数据点作为初始聚类中心。
2. 对于每个数据点，计算它到每个聚类中心的距离，并将它分配到距离最近的聚类中心所在的簇中。
3. 对于每个簇，重新计算聚类中心。
4. 重复步骤2和步骤3，直到聚类中心不再改变或达到最大迭代次数。
二、Kmeans聚类算法用法1. 数据准备在使用Kmeans聚类算法之前，需要对数据进行预处理，包括数据清洗、特征选择和数据归一化等。
数据清洗是指去除无用或重复的数据，特征选择是指选择对聚类结果影响较大的特征，数据归一化是指将不同数据特征的值转换为相同的尺度。
2. 选择聚类数量k在使用Kmeans聚类算法之前，需要确定聚类数量k。
聚类数量k的选择会影响聚类结果的质量，通常可以通过手动调整和评估聚类结果来确定最佳的聚类数量k。
3. 聚类分析使用Kmeans聚类算法进行聚类后，可以对聚类结果进行分析和可视化。
常见的聚类分析方法包括簇内方差分析、轮廓系数分析和聚类可视化等。
4. 聚类应用Kmeans聚类算法可以应用于许多领域，如市场细分、图像分割、文本分类和异常检测等。
例如，在市场细分中，可以使用Kmeans 聚类算法将消费者按照消费习惯和行为分成不同的群体，从而为市场营销提供有价值的信息。
三、Kmeans聚类算法优缺点1. 优点（1）简单易懂：Kmeans聚类算法基于距离度量的基本原理，易于理解和实现。
（2）计算速度快：Kmeans聚类算法在处理大数据集时具有较高的效率和可扩展性。
聚类分析概述、k均值聚类算法KMeans处理数据及可视化
聚类分析概述、k均值聚类算法KMeans处理数据及可视化⼀概述聚类分析⽬的将⼤量数据集中具有“相似”特征的数据点或样本划分为⼀个类别常见应⽤场景在没有做先验经验的背景下做的探索性分析样本量较⼤情况下的数据预处理⼯作将数值类的特征分成⼏个类别聚类分析能解决的问题包括数据集可以分为⼏类每个类别有多少样本量不同类别中各个变量的强弱关系如何不同类别的典型特征是什么k均值聚类算法 KMeans注意事项需要处理异常值如果建模的特征中，量纲差距⽐较⼤，需要做归⼀化/标准化创建KMeans对象建模n_cluster 聚类个数init='k-means++' 在选点的时候，找距离初始点⽐较远的点random_state 随机种⼦数kmeans.inertia_ 簇内误差平⽅和轮廓系数 metrics.silhouette_score()kmeans_model.cluster_centers_ 聚类中⼼点kmeans_bels_ 聚类之后的标签⼆案例1 数据准备import pandas as pddf = pd.read_csv('data.csv')# 使⽤最后两列作为分群依据x = df.iloc[:,3:].values2 创建 KMeans 模型，进⾏聚类【核⼼代码】# 导包from sklearn.cluster import KMeans# 模型创建kmeans_model = KMeans(n_clusters=5, init='k-means++', random_state= 11)# 进⾏聚类处理y_kmeans = kmeans_model.fit_predict(x)此时已经将数据分成了5类，将标签加⼊数据中3 聚类结果可视化# 导⼊可视化⼯具包import matplotlib.pyplot as plt%matplotlib inline# 颜⾊和标签列表colors_list = ['red', 'blue', 'green','yellow','pink']labels_list = ['Traditional','Normal','TA','Standard','Youth']# 需要将DataFrame转成ndarray,才能进⾏ x[y_kmeans==i,0]x = x.valuesfor i in range(5):plt.scatter(x[y_kmeans==i,0], x[y_kmeans== i,1], s=100,c=colors_list[i],label=labels_list[i])# 聚类中⼼点plt.scatter(kmeans_model.cluster_centers_[:,0],kmeans_model.cluster_centers_[:,1], s=300,c='black',label='Centroids') plt.legend()plt.xlabel('Annual Income (k$)')plt.ylabel('Spending Score (1-100)')plt.show()4 评估聚类个数# ⽤于盛放簇内误差平⽅和的列表distortion = []for i in range(1,11):kmeans = KMeans(n_clusters=i,init='k-means++', random_state=11)kmeans.fit(x)distortion.append(kmeans.inertia_)plt.plot(range(1,11), distortion)plt.title('The Elbow Method')plt.xlabel('Number of cluster')plt.ylabel('Distortion')plt.show()完成辣！附⼏个变量说明，便于复习================================================本⽂仅⽤于学习。
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分利用水 团划 分所提供的有效信息 ， 拟海洋现象 、 来模 解决实
际问题。
本文以三 维海洋数据 为基础 ， 分考虑样本 数据 的空 间 充 信息在水团分类上的影 响 ， 出了一种针对 水团三维 网格数 提
（ ｅａｔ ｅｔｏ ｏ ｐ ｔ ｃ ｎｅ ｃａ ｎｔｒｔ ｈｎ ，Ｑｎ ｄ ｏＳａ ｄｎ ６ １０ ｈｎ ） Ｄｐ ｒ ｎ Ｃ ｍ ｕｅ Ｓｉ ｃ，Ｏ ｅｎＵ ｉ ｓｙｏ Ｃ ｉ ｍ ｆ ｒ ｅ ｅｉ ｆ ａ ｉｇ ａ ｈｎ ｏｇ２ ６ ０ ，Ｃ ｉ ａ
Ａｂ ｔａ ｔ ｋ ｍｅ ｎ ｌ ｓｅ ｈ ｌｓ ｉａ ｌｏ ｉ ｍ ｈ ｔ ｓｓｍｐ ｅ ａ ｔａ ｄ Ｃ ｅ ｌ ｉ ｌ ｎ ｒ ｕ ａａ ｔ ｓ 印 ｅ ｓｒ ｃ ： － ａ ｓ ｃｕ ｔ ｒｉ ｔ ｅ ｃａ ｓ ｌ ｇ ｒｔ ｔ ａ ｉ ｌ ，ｆ ｎ ａ ｄ ａ ｔ ｏ ｍｏ ｓｄ ｔ．Ｉ Ｗａ ｓ ｃ ａ ｈ ｉ ｓ ｎ ｗ ｌｅ ｄ ｉｔ ｃ ａ ｏ ｐ ｉ ｎｏ ａｉ ｎ ｐ ｏ ｅ ｓ ｎ ｏ ｏ ｅ ｎ ￣ａ ｈ ｃ ｉ ｆｒ ｔ ｒ ｓ ． ｍ ｏ ｃ Ａｎ ａ ｇ ｒｔ ｆ ｗ ｔｒ ｍａ ｓ ｄ ｖｓｏ ａ ｅ ｎ ｋ ｍｅ ｓ ｃｕ ｔｒ ｎ ｍｅ ＷＭ Ｄ ａ ｌｏ ｈ ｏ ａｅ ｓ ｉｉｉ ｎ ｂ ｄ ｏ － ａ ｌ ｓ ａ ｄ Ｋ ｉｍ ｓ ｎ ｅ Ｗ ｓ ｐ ｐ ｓ ．ＫＷＭ Ｄ ｃ ｕｄ ｇ ｔ ｈ ｆ ｃｉｅ ｗａｅ ｓ ｉ ｓ ｎ ａ ｄ ３ ｖｓ ａｉａ ｏ ｆｄｖ ｓ ｎ ｒ ｓ ｈ ｙ ｃ ｍｂ ｎ ｅ ３ ｐ ｃ ｏ ｒ ｏｅ ｄ ｏ ｌ ｅ ｅ ｅ ｅ ｔ ｔ ｒ ｔ ｖ ｍａ ｓｄ ｖ ｉ Ｄ ｕ ｌ ｔ ｎ ｏ ｉ ｉ ｅ ｕ ｓ ｂ ｏ ｉ ｇ ｔ Ｄ ｓ ａ ｅ ｉ ｏ ｎ ｉ ｚｉ ｉ ｏ ｈ ｉ ｏ ａ ｏ ｉ ｅｏ ｅ ｎ ｇ ａ ｈｃ ｉ ｏ ａ ｏ ．Ｔ ｅ ｅ ｐ ｒ ｎ ｅ ｕｔ ｈ ｗ ａ ｓｃ ｒ ｃｉｅ ａ ｄ ｅ ｅ ｔ ｅ ｂ ｒｃ ｓ ｉｇ ｔ ｅ ｆ ｍ ｉ ｎ ｒ ｔ ｎ ｗ ｔ ｔ ｃ ａ ｏ ｒ ｐ ｉ ｒ ｔ ｎ ｈ ｘ ｅ ｍｅ ｔｒｓ ｌ ｓ ｏ ｔ ｔ ｔ ｏｒ ｔ ｆ ｃ ｉ ｙｐ ｏ ｅ ｓｎ ｈ ｈ ｈ ｆ ｎ ｍ ｉ ｉ ｓ ｈ ｉｉ ｅ ｖ ｎ ｖ ｃ ａ ｇ ａ ｈ ａａ ｏ ｅｇ ｂ ｒｒｇ ｏ ｆＹ Ｕ ｗ Ｏ ｅ ａ ｄ Ｅ ｓ ｈ ｎ ｅ ． ｏ ｅ ｏ ｒ ｐ ｃ ｄ ｔ ｆｔ ｅ ｎ ｉｈ ｏ ｅ ｉ ｎ ｏ ｅ ｏ ｃ ａ ｎ ａ ｔＣ ｉａ Ｓ ａ ｎ ｉ ｈ ｎ Ｋｅ ｒ ｓ ａｅ ｓ ｓ ・ ａ ｓ ａ ・ ａ ｔ ｇ ｉ ｓ ａｉａｉ ｎ ｙ ｗｏ ｄ ：ｗ ｔ ｒｍａ ；ｋ・ ｎ ；ｒｙ・ ｓ ｎ ；ｖ ｕ ｌ ｔ ｍｅ ｃ ｉ ｚ ｏ
基 于 ｋｍ ａｓ 类 的水 团划分 可 视化 算 法 － ｅｎ 聚
高存彬 ， 秦 勃， 洪 峰
（ 中国海洋大学 计算机科学系 ， 山东 青岛 ２６ ０ ） ６ １０
（ａ—ｕ ｂｎ ｈｔ ｉ ｃｍ） ｇｏｃ ｎｉ＠ ｏ ｌ ｏ ｍａ ．
摘
要： 经典的 ｋｍｅｎ 聚类 简单 ， － ａｓ 快速 ， 能够有效地处理大数据 量。将 ｋｍ ａｓ聚类 引入 到海洋信 息处理 中， － ｅｎ 提
０ 引 言
水 团分析是物理 海洋 学领域 中的重要研 究方 向之一 ， 而
水 团划分是其主要的组成部分 可以通过先进的图像处理、 数据挖掘 、 计算 机图形学等技术 ， 用一种直观 、 真实感强 的交互方 式 ， 从 海洋数据 的物理 海洋 特性 的几何表 现角 度来观 察 和分析 水 团， 揭示和发现隐藏在水团数据 中的新关 系、 新规律 ， 而充 从
维普资讯
第２ ８卷 ２０ ０ ８年 ６月
文章编号 ：０ １ ９ ８ （０ ８ Ｓ —０ ６ ０ １０ — ０ １ ２０ ） １ ３ ０— ４
计 算机 应 用
Ｃｏ ｍｐｕ ｅ ｐ ｉａｉ ｎ ｔｒＡｐ ｌｃ ｔ ｓ ｏ
Ｖｏ ． ８ １２
Ｊｎ ０ ８ ｕ ｅ２ Ｏ
出基 于 ｋｍｅｎ 聚类的水团划分算法 Ｋ Ｄ。Ｋ － ａｓ ＷＭ ＷＭＤ算法根据样本数 据中的三 维空问信 息和物理海 洋信 息， 实现 了
快速 、 效 的 水 团划 分 ， 以 三 维 交 互 方 式表 现 水 团划 分 结 果 。 通 过 对 黄 海 、 高 并 东海 比邻 海 区 海 洋信 息 数 据 的 水 团划 分
处理， 实验结果表 明算法是正确和有效的。
关 键 词 ： 团划 分 ；— ｅｎ 聚 类 ； 线投 射 ； 水 ｋｍ ａｓ 光 可视 化
中 图分 类号 ： Ｐ ９ ． １ Ｔ ３ １４
文献标志码 ： Ａ
ＫＷ Ｍ Ｄ ： Ｗ ａ ｅ ａ ｓｄｉｉｉ ｎ ａ ｇ ｒｔ ａ ｅ ｎ ｍ ｅ ｎ ｌ ｔｒ ｍ ｅｈＯ ｔ ｒ ｍ ｓ ｖ ｓｏ ｌｏ ｉｈｍ ｂ ｓ ｄ ｏ ｋ－ ａ ｓ ｃｕｓｅ ｔ ｄ Ｇ Ｏ Ｃ ｎｂｎ Ｉ ｏ Ｏ ＧＦ ｎ Ａ ｕ —ｉ，ＱＮ Ｂ ，Ｈ Ｎ ｅｇ
理、 化学和生物等特征 ， 将海量样本数据所代表的海洋水体划
分成不 同的“ 团” 通过分析这些水 团形 成 、 性的特点 ， 水 ， 变 研 究 它们 分布 、 变化及 相互影 响与作用 的规律 。Ｄ ｆ ｔ １２ ｅａ 于 ９９ ｎ 年首次 提出水 团的定义 ： 水团是具 有明确 而比较恒定 （ “ 或保