基于k-Means算法的文本聚类(python实现)
利用Python如何实现K-means聚类算法
利⽤Python如何实现K-means聚类算法⽬录前⾔算法原理⽬标函数算法流程Python实现总结前⾔K-Means 是⼀种⾮常简单的聚类算法(聚类算法都属于⽆监督学习)。
给定固定数量的聚类和输⼊数据集，该算法试图将数据划分为聚类，使得聚类内部具有较⾼的相似性，聚类与聚类之间具有较低的相似性。
算法原理1. 初始化聚类中⼼，或者在输⼊数据范围内随机选择，或者使⽤⼀些现有的训练样本(推荐)2. 直到收敛将每个数据点分配到最近的聚类。
点与聚类中⼼之间的距离是通过欧⼏⾥德距离测量得到的。
通过将聚类中⼼的当前估计值设置为属于该聚类的所有实例的平均值，来更新它们的当前估计值。
⽬标函数聚类算法的⽬标函数试图找到聚类中⼼，以便数据将划分到相应的聚类中，并使得数据与其最接近的聚类中⼼之间的距离尽可能⼩。
给定⼀组数据X1，...，Xn和⼀个正数k，找到k个聚类中⼼C1，...，Ck并最⼩化⽬标函数：其中是质⼼，计算表达式为上图a表达了初始的数据集，假设k=2。
在图b中，我们随机选择了两个k类所对应的类别质⼼，即图中的红⾊质⼼和蓝⾊质⼼，然后分别求样本中所有点到这两个质⼼的距离，并标记每个样本的类别为和该样本距离最⼩的质⼼的类别，如图c所⽰，经过计算样本和红⾊质⼼和蓝⾊质⼼的距离，我们得到了所有样本点的第⼀轮迭代后的类别。
此时我们对我们当前标记为红⾊和蓝⾊的点分别求其新的质⼼，如图4所⽰，新的红⾊质⼼和蓝⾊质⼼的位置已经发⽣了变动。
图e和图f重复了我们在图c和图d的过程，即将所有点的类别标记为距离最近的质⼼的类别并求新的质⼼。
最终我们得到的两个类别如图f。
当然在实际K-Mean算法中，我们⼀般会多次运⾏图c和图d，才能达到最终的⽐较优的类别。
算法流程注意点：1. 对于K-Means算法，⾸先要注意的是k值的选择，⼀般来说，我们会根据对数据的先验经验选择⼀个合适的k值，如果没有什么先验知识，则可以通过交叉验证选择⼀个合适的k值2. 在确定了k的个数后，我们需要选择k个初始化的质⼼，就像上图b中的随机质⼼。
K-means聚类算法及python代码实现
K-means聚类算法及python代码实现K-means聚类算法（事先数据并没有类别之分！所有的数据都是⼀样的）1、概述K-means算法是集简单和经典于⼀⾝的基于距离的聚类算法采⽤距离作为相似性的评价指标，即认为两个对象的距离越近，其相似度就越⼤。
该算法认为类簇是由距离靠近的对象组成的，因此把得到紧凑且独⽴的簇作为最终⽬标。
2、核⼼思想通过迭代寻找k个类簇的⼀种划分⽅案，使得⽤这k个类簇的均值来代表相应各类样本时所得的总体误差最⼩。
k个聚类具有以下特点：各聚类本⾝尽可能的紧凑，⽽各聚类之间尽可能的分开。
k-means算法的基础是最⼩误差平⽅和准则,其代价函数是：式中，µc(i)表⽰第i个聚类的均值。
各类簇内的样本越相似，其与该类均值间的误差平⽅越⼩，对所有类所得到的误差平⽅求和，即可验证分为k类时，各聚类是否是最优的。
上式的代价函数⽆法⽤解析的⽅法最⼩化，只能有迭代的⽅法。
3、算法步骤图解下图展⽰了对n个样本点进⾏K-means聚类的效果，这⾥k取2。
4、算法实现步骤k-means算法是将样本聚类成 k个簇（cluster），其中k是⽤户给定的，其求解过程⾮常直观简单，具体算法描述如下：1) 随机选取 k个聚类质⼼点2) 重复下⾯过程直到收敛 {对于每⼀个样例 i，计算其应该属于的类：对于每⼀个类 j，重新计算该类的质⼼：}其伪代码如下：******************************************************************************创建k个点作为初始的质⼼点（随机选择）当任意⼀个点的簇分配结果发⽣改变时对数据集中的每⼀个数据点对每⼀个质⼼计算质⼼与数据点的距离将数据点分配到距离最近的簇对每⼀个簇，计算簇中所有点的均值，并将均值作为质⼼********************************************************5、K-means聚类算法python实战需求：对给定的数据集进⾏聚类本案例采⽤⼆维数据集，共80个样本，有4个类。
kmeans文本聚类案例
kmeans文本聚类案例本篇文章将介绍一个kmeans文本聚类案例。
聚类是一种无监督的机器学习方法，它可以将数据集中相似的数据点分组在一起。
在文本聚类中，我们将文本数据集中的相似文本聚集在一起。
kmeans 是一种聚类算法，它将数据点分为 k 个不同的簇。
在本文中，我们将使用 kmeans 算法对一个文本数据集进行聚类分析，并展示聚类结果。
首先，我们需要准备一个文本数据集。
这里我们将使用一个包含1000 篇新闻文章的数据集。
我们可以使用 Python 中的 pandas 库读取和处理数据集。
接下来，我们需要对文本数据进行预处理，包括去除停用词、标记化、词干提取等。
然后，我们需要将文本数据转换为数值向量，以便于计算相似度。
这里我们将使用词袋模型，其中每个单词被视为一个特征，并计算每个文本中每个单词的出现次数。
然后，我们使用 TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）算法对每个单词进行加权，以便更好地区分重要单词和常见单词。
接下来，我们使用 kmeans 算法对文本数据进行聚类。
kmeans 算法的主要步骤是初始化 k 个聚类中心，然后将每个数据点分配到最近的中心。
接着，重新计算每个聚类中心的位置，并重复以上步骤，直到聚类中心的位置不再改变或达到预设的迭代次数。
最后，我们可以使用可视化工具对聚类结果进行展示，并对每个簇进行分析和解释。
通过聚类，我们可以发现相似主题或类别的文本，并对文本数据集进行分类和组织。
总之，使用 kmeans 算法进行文本聚类可以帮助我们更好地理解文本数据集中的结构和关系。
通过聚类分析，我们可以发现文本数据中的隐藏模式和趋势，并为后续的数据挖掘和分析提供有价值的信息。
kmeans聚类---（代码为：博客数据聚类）（python）
kmeans聚类---（代码为：博客数据聚类）（python）kmeans聚类迭代时间远⽐层次聚类的要少，处理⼤数据，kmeans优势极为突出.。
对博客数据进⾏聚类，实验测试了: 层次聚类的列聚类（单词聚类）⼏乎要上1⼩时，⽽kmeans对列聚类只需要迭代4次！！快速极多。
如图：包含两个聚类的kmean聚类过程：总思路：将所有要聚类的博客，全部⽤word表⽰成⼀个向量，即每篇博客都是由单词组成的，然后形成了⼀个单词-博客的矩阵，矩阵⾥的权重值就是单词在当前博客出现的总次数。
这样kmeans就是要将这些词频矩阵进⾏聚类。
其实kmeans这⾥⽤到的距离相似度是⽤pearson。
聚类之前，先读取数据⽂件blogdata.txt.⽂本如下：源⽂件第⼀列是博客名。
第⼀⾏从第⼆列起，是这些博客的单词列表的所有单词。
所以这⾥便有个wordlist。
这⾥的博客内容全部⽤单词表⽰，从第⼆⾏开始，每⼀⾏都是表⽰⼀篇博客。
def readfile(filename):#取得⽂件的所有内容，⽤数组存⽂件的每⾏数据lines = [line for line in file(filename)]#获取矩阵的第⼀⾏数据，⽤数组列表columnames存储所有列名columnnames = []columnnames = lines[0].strip().split('\t')[1:] #从数组下标为1的开始取，不要下标为0的，因为下标为0，是“Blog”，删去，返回的是数组列表rownames = []data = []splitwords = []datatemp = []for line in lines[1:]: #从下标为1的line数组⾥取各⾏，即从矩阵第⼆⾏开始去splitwords = line.strip().split('\t')#每⾏的第⼀列是⾏名，rownames存的是所有⾏名rownames.append(splitwords[0])#剩下部分是该⾏对应的数据# data.append(splitwords[1:]) #这⾥数据虽然是数字，但添加的是string类型，但是应该改成添加float类型datatemp = [float(x) for x in splitwords[1:]] #即，datatemp存的是所有x的数组：[x]。
Python实现Kmeans聚类算法
Python实现Kmeans聚类算法本节内容：本节内容是根据上学期所上的模式识别课程的作业整理⽽来，第⼀道题⽬是Kmeans聚类算法，数据集是Iris(鸢尾花的数据集)，分类数k是3，数据维数是4。
关于聚类聚类算法是这样的⼀种算法：给定样本数据Sample，要求将样本Sample中相似的数据聚到⼀类。
有了这个认识之后，就应该了解了聚类算法要⼲什么了吧。
说⽩了，就是归类。
⾸先，我们需要考虑的是，如何衡量数据之间的相似程度？⽐如说，有⼀群说不同语⾔的⼈，我们⼀般是根据他们的⽅⾔来聚类的（当然，你也可以指定以⾝⾼来聚类）。
这⾥，语⾔的相似性（或者⾝⾼）就成了我们衡量相似的量度了。
在考虑存在海量数据，如微博上各种⽤户的关系⽹，如何根据⽤户的关注和被关注来聚类，给⽤户推荐他们感兴趣的⽤户？这就是聚类算法研究的内容之⼀了。
Kmeans就是这样的聚类算法中⽐较简单的算法，给定数据样本集Sample和应该划分的类数K，对样本数据Sample进⾏聚类，最终形成K个cluster，其相似的度量是某条数据i与中⼼点的”距离”(这⾥所说的距离，不⽌于⼆维)。
基本思想KMeans算法的基本思想是初始随机给定K个簇中⼼，按照最邻近原则把待分类样本点分到各个簇。
然后按平均法重新计算各个簇的质⼼，从⽽确定新的簇⼼。
⼀直迭代，直到簇⼼的移动距离⼩于某个给定的值。
基本步骤K-Means聚类算法主要分为三个步骤：1，初始化k个聚类中⼼。
2，计算出每个对象跟这k个中⼼的距离（相似度计算，这个下⾯会提到），假如x这个对象跟y这个中⼼的距离最⼩（相似度最⼤），那么x属于y这个中⼼。
这⼀步就可以得到初步的k个聚类。
3，在第⼆步得到的每个聚类分别计算出新的聚类中⼼，和旧的中⼼⽐对，假如不相同，则继续第2步，直到新旧两个中⼼相同，说明聚类不可变，已经成功。
复杂度分析时间复杂度：O(tKmn)，其中，t为迭代次数，K为簇的数⽬，m为记录数，n为维数空间复杂度：O((m+K)n)，其中，K为簇的数⽬，m为记录数，n为维数初始质⼼的选择选择适当的初始质⼼是基本kmeans算法的关键步骤。
kmeans聚类算法python案例
标题：探究K均值聚类算法在Python中的实际应用1. 介绍K均值聚类算法是一种常见的无监督学习算法，广泛应用于数据分析、模式识别和图像处理等领域。
本文将深入探讨K均值聚类算法在Python中的实际应用，并通过实例演示其在数据聚类中的效果和价值。
2. K均值聚类算法简介K均值聚类算法是一种基于计算距离的聚类方法，其核心思想是将数据集划分为K个簇，并使每个数据点都属于距离最近的簇中心。
通过迭代更新簇中心的位置，最终实现簇内数据点的相似性最大化，簇间数据点的相似性最小化。
K均值聚类算法的主要优点是简单易实现，但也存在对初始聚类中心敏感、对异常值敏感的缺点。
3. K均值聚类算法Python实现在Python中，我们可以使用scikit-learn库中的KMeans类来实现K均值聚类算法。
我们需要导入所需的库和模块，然后准备数据集并进行标准化处理。
接下来，我们可以通过KMeans类来拟合数据并进行聚类分析，最终得到每个数据点所属的簇标签。
4. K均值聚类算法实例分析我们以一个实际案例来演示K均值聚类算法的应用。
假设我们有一个包含多个维度的数据集，并希望将其划分为三个簇。
我们可以通过Python代码来实现K均值聚类算法，并可视化展示聚类结果。
通过分析实例，我们可以深入理解K均值聚类算法在实际应用中的效果和局限性。
5. 总结与展望本文通过深入探究K均值聚类算法在Python中的实际应用，对该算法的原理、实现和实例进行了全面评估。
通过此次学习，我们理解了K均值聚类算法在数据分析中的重要性和实用性。
但也需要注意到K均值聚类算法对初始聚类中心的敏感性，并且在处理大规模数据时的效率问题。
未来，我们可以进一步研究改进的K均值聚类算法及其在更多领域的应用。
6. 个人观点作为我的文章写手，我对K均值聚类算法的个人观点是，它是一种简单而有效的聚类算法，在实际应用中具有较好的效果。
但在处理大规模高维数据时，需要结合其他聚类算法来提高效率和准确性。
kmeans聚类算法代码
kmeans聚类算法代码K-means是一种经典的聚类算法，通过将数据划分为k个簇来实现聚类。
下面是一个Python实现的K-means算法代码示例：```pythonimport numpy as npdef kmeans(X, k, max_iters=100):#随机选择k个中心点centers = X[np.random.choice(range(len(X)), k,replace=False)]for _ in range(max_iters):#分配数据点到最近的中心点labels = np.argmin(np.linalg.norm(X[:, np.newaxis] - centers, axis=-1), axis=-1)#更新中心点位置new_centers = np.array([X[labels==i].mean(axis=0) for i in range(k)])#判断中心点是否变化很小if np.linalg.norm(new_centers - centers) < 1e-5:breakcenters = new_centersreturn labels, centers#测试代码X = np.array([[1, 2], [1, 4], [1, 0], [4, 2], [4, 4], [4, 0]])k=2labels, centers = kmeans(X, k)print("Cluster labels:", labels)print("Cluster centers:", centers)```上述代码实现了K-means算法的一个简单版本。
输入数据`X`是一个二维数组，大小为(n_samples, n_features)，代表n_samples个样本的特征向量。
参数`k`表示要划分的簇的个数。
`max_iters`是最大迭代次数，默认为100次。
k-means聚类算法与Python实现代码
k-means聚类算法与Python实现代码k-means 聚类算法思想先随机选择k个聚类中⼼，把集合⾥的元素与最近的聚类中⼼聚为⼀类，得到⼀次聚类，再把每⼀个类的均值作为新的聚类中⼼重新聚类，迭代n次得到最终结果分步解析⼀、初始化聚类中⼼⾸先随机选择集合⾥的⼀个元素作为第⼀个聚类中⼼放⼊容器，选择距离第⼀个聚类中⼼最远的⼀个元素作为第⼆个聚类中⼼放⼊容器，第三、四、、、N个同理，为了优化可以选择距离开⽅做为评判标准⼆、迭代聚类依次把集合⾥的元素与距离最近的聚类中⼼分为⼀类，放到对应该聚类中⼼的新的容器，⼀次聚类完成后求出新容器⾥个类的均值，对该类对应的聚类中⼼进⾏更新，再次进⾏聚类操作，迭代n次得到理想的结果三、可视化展⽰利⽤ python 第三⽅库中的可视化⼯具 matplotlib.pyplot 对聚类后的元素显⽰（散点图），⽅便查看结果python代码实现import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt# 两点距离def distance(e1, e2):return np.sqrt((e1[0]-e2[0])**2+(e1[1]-e2[1])**2)# 集合中⼼def means(arr):return np.array([np.mean([e[0] for e in arr]), np.mean([e[1] for e in arr])])# arr中距离a最远的元素，⽤于初始化聚类中⼼def farthest(k_arr, arr):f = [0, 0]max_d = 0for e in arr:d = 0for i in range(k_arr.__len__()):d = d + np.sqrt(distance(k_arr[i], e))if d > max_d:max_d = df = ereturn f# arr中距离a最近的元素，⽤于聚类def closest(a, arr):c = arr[1]min_d = distance(a, arr[1])arr = arr[1:]for e in arr:d = distance(a, e)if d < min_d:min_d = dc = ereturn cif __name__=="__main__":## ⽣成⼆维随机坐标（如果有数据集就更好）arr = np.random.randint(100, size=(100, 1, 2))[:, 0, :]## 初始化聚类中⼼和聚类容器m = 5r = np.random.randint(arr.__len__() - 1)k_arr = np.array([arr[r]])cla_arr = [[]]for i in range(m-1):k = farthest(k_arr, arr)k_arr = np.concatenate([k_arr, np.array([k])])cla_arr.append([])## 迭代聚类n = 20cla_temp = cla_arrfor i in range(n): # 迭代n次for e in arr: # 把集合⾥每⼀个元素聚到最近的类ki = 0 # 假定距离第⼀个中⼼最近min_d = distance(e, k_arr[ki])for j in range(1, k_arr.__len__()):if distance(e, k_arr[j]) < min_d: # 找到更近的聚类中⼼min_d = distance(e, k_arr[j])ki = jcla_temp[ki].append(e)# 迭代更新聚类中⼼for k in range(k_arr.__len__()):if n - 1 == i:breakk_arr[k] = means(cla_temp[k])cla_temp[k] = []## 可视化展⽰col = ['HotPink', 'Aqua', 'Chartreuse', 'yellow', 'LightSalmon']for i in range(m):plt.scatter(k_arr[i][0], k_arr[i][1], linewidth=10, color=col[i])plt.scatter([e[0] for e in cla_temp[i]], [e[1] for e in cla_temp[i]], color=col[i])plt.show()结果展⽰总结到此这篇关于k-means 聚类算法与Python实现代码的⽂章就介绍到这了,更多相关k-means 聚类算法python内容请搜索以前的⽂章或继续浏览下⾯的相关⽂章希望⼤家以后多多⽀持！。
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聚类衡量指 标：SSE
改进算法： 二分K-means
2015年6月11日
• SSE:误差平方和。值越小表示数据越接近 簇的质心，聚类效果越好。因为误差取 平方和，因此更加注重远离质心的点。
• 思路：首先所有的点作为一个簇，然后不断调 用K-means(k=2),下一次迭代时选择有最大误差 的簇进行划分，直到划分为K个簇。
2015年6月11日
East China Norma景
图解算法
详细设计
数据可视
小结
2
博客聚类
[ Review1]
我们根据博客中单词出现的 频度对博客进行聚类，或许可以 帮助我们分析出哪些博客用户经 常撰写相似的主题，或者写作风 格十分相似。 本文我们将主要运用到以下预 备知识：
East China Normal University
谢谢聆听
2015年6月11日
@汪政 计算中心
STEP2：可视化 方法：多维标度 法降维，以便在 二维平面上展示。 （multidimensiona l scaling）
East China Normal University
文本聚类
选题背景
图解算法
详细设计
数据可视
小结
方法：multi-dimensional scaling（多维标度法）
step1 step2 step2
• 计算每一对点间距离（pearson） • N个点在二维平面上随机投影
• 计算误差，根据误差按比例移动点
2015年6月11日
East China Normal University
文本聚类
选题背景
图解算法
详细设计
具体实现
小结
7
小结
• 优点：容易实现
K-means聚类
• 缺点：可能收敛到局部最小值，在大规模数据集 上收敛较慢 • 适用数据类型：数值型数据
East China Normal University
基于K-means聚类的文本聚类 (Python实现)
Professional English Presentation
@汪政 导师：余青松
2015年6月11日
East China Normal University
CONTENTS
目录
1 3 5
• 数据预处理：构建数据集（非结构化 文化数据数值型结构化数据）
[Review2 ] • 相似性度量：皮尔逊相关度系数 • 距离度量:欧几里得公式 [Review3 ] • 多维标度法：把高维度数据进 行降维，以进行数据可视化。
2015年6月11日
East China Normal University
Abstract ：随着科技进步和
2015年6月11日
East China Normal University
文本聚类
选题背景
图解算法
详细设计
数据可视
小结
1
文本聚类
影评
美文
游记
文本聚类主要是依据著名的聚类假设： 同类的文档相似度较大，而不同类的文档 相似度较小。作为一种无监督的机器学习 方法，聚类由于不需要训练过程，以及不 需要预先对文档手工标注类别，因此具有 一定的灵活性和较高的自动化处理能力， 已经成为对文本信息进行有效地组织、摘 要和导航的重要手段，也是自然语言处理 应用的预处理的重要步骤。 应用：对搜索引擎返回的结果进行聚 类、文档自动归类浏览、信息过滤，主动 推荐同类信息等。
文本聚类
选题背景
图解算法
初始化K=2
详细设计
数据可视
Dis=pearson
小结 Iter1 E A B C E D
K-means
A B C E D
A B C
D
Dis=pearson A B C E
Iter2
A B C E
D
D
2015年6月11日
East China Normal University
文本分类 图解K-means 数据可视化
2 4 6
选题背景 详细设计 小结
2015年6月11日
East China Normal University
摘要
关键词：
K-means、文本向量、SSE
存储成本的降低，人们倾向用电子 媒介存储文本信息和文件。读者需 要耗时从非结构化的文档集合中检 索相关的信息。当信息按组或类别 分类时，读查找从一大堆的文档中 查找更方便省时。怎么查找最好的 类的问题依然还在那里。本文我们 实现了基于K-means算法对非结构 化文本文档的聚类。基于分析的结 果聚类文件样本集，还提出了一种 技术来进一步提高聚类结果。
文本聚类
选题背景
图解算法
详细设计
数据可视
小结
4
文本聚类的详细设计
STEP1：预处理 （1）利用 爬虫获 取博客标题、内容 （2）利用正则表 达式取出HTML标 记、拆分单词、全 部转化为小写 （3）统计单词频 数，构建文本矩阵 （向量）（10%50%）
2015年6月11日
STEP2：聚类 （1）初始化k,随 机创建k个中心点 （2）利用皮尔逊 相关度系数计算 点间距离 （3）寻找最近的 中心点，并重新 移动中心点到平 均位置（迭代）