机器学习 | 聚类算法 | K 均值与 MiniBatchKMeans

简介

在本实验中，我们将比较两种聚类算法：K 均值（K-Means）和 MiniBatchKMeans。K 均值是一种流行的聚类算法，在机器学习中被广泛使用。MiniBatchKMeans 是 K 均值的一个变体，它速度更快，但结果略有不同。我们将使用这两种算法对一组数据进行聚类，并绘制结果。我们还将绘制两种算法中标签不同的点。

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生成数据

我们首先生成要进行聚类的数据点集。

import numpy as np
from sklearn.datasets import make_blobs

np.random.seed(0)

batch_size = 45
centers = [[1, 1], [-1, -1], [1, -1]]
n_clusters = len(centers)
X, labels_true = make_blobs(n_samples=3000, centers=centers, cluster_std=0.7)

使用 KMeans 进行聚类计算

我们将使用 KMeans 进行聚类计算。

import time
from sklearn.cluster import KMeans

k_means = KMeans(init="k-means++", n_clusters=3, n_init=10)
t0 = time.time()
k_means.fit(X)
t_batch = time.time() - t0

使用 MiniBatchKMeans 进行聚类计算

我们将使用 MiniBatchKMeans 进行聚类计算。

from sklearn.cluster import MiniBatchKMeans

mbk = MiniBatchKMeans(
    init="k-means++",
    n_clusters=3,
    batch_size=batch_size,
    n_init=10,
    max_no_improvement=10,
    verbose=0,
)
t0 = time.time()
mbk.fit(X)
t_mini_batch = time.time() - t0

使聚类结果具有一致性

我们希望 MiniBatchKMeans 和 KMeans 算法中相同的聚类具有相同的颜色。让我们根据最近的聚类中心进行配对。

from sklearn.metrics.pairwise import pairwise_distances_argmin

k_means_cluster_centers = k_means.cluster_centers_
order = pairwise_distances_argmin(k_means.cluster_centers_, mbk.cluster_centers_)
mbk_means_cluster_centers = mbk.cluster_centers_[order]

k_means_labels = pairwise_distances_argmin(X, k_means_cluster_centers)
mbk_means_labels = pairwise_distances_argmin(X, mbk_means_cluster_centers)

绘制结果

我们将绘制结果。

import matplotlib.pyplot as plt

fig = plt.figure(figsize=(8, 3))
fig.subplots_adjust(left=0.02, right=0.98, bottom=0.05, top=0.9)
colors = ["#4EACC5", "#FF9C34", "#4E9A06"]

## KMeans
ax = fig.add_subplot(1, 3, 1)
for k, col in zip(range(n_clusters), colors):
    my_members = k_means_labels == k
    cluster_center = k_means_cluster_centers[k]
    ax.plot(X[my_members, 0], X[my_members, 1], "w", markerfacecolor=col, marker=".")
    ax.plot(
        cluster_center[0],
        cluster_center[1],
        "o",
        markerfacecolor=col,
        markeredgecolor="k",
        markersize=6,
    )
ax.set_title("KMeans")
ax.set_xticks(())
ax.set_yticks(())
plt.text(-3.5, 1.8, "train time: %.2fs\ninertia: %f" % (t_batch, k_means.inertia_))

## MiniBatchKMeans
ax = fig.add_subplot(1, 3, 2)
for k, col in zip(range(n_clusters), colors):
    my_members = mbk_means_labels == k
    cluster_center = mbk_means_cluster_centers[k]
    ax.plot(X[my_members, 0], X[my_members, 1], "w", markerfacecolor=col, marker=".")
    ax.plot(
        cluster_center[0],
        cluster_center[1],
        "o",
        markerfacecolor=col,
        markeredgecolor="k",
        markersize=6,
    )
ax.set_title("MiniBatchKMeans")
ax.set_xticks(())
ax.set_yticks(())
plt.text(-3.5, 1.8, "train time: %.2fs\ninertia: %f" % (t_mini_batch, mbk.inertia_))

## Initialize the different array to all False
different = mbk_means_labels == 4
ax = fig.add_subplot(1, 3, 3)

for k in range(n_clusters):
    different += (k_means_labels == k)!= (mbk_means_labels == k)

identical = np.logical_not(different)
ax.plot(X[identical, 0], X[identical, 1], "w", markerfacecolor="#bbbbbb", marker=".")
ax.plot(X[different, 0], X[different, 1], "w", markerfacecolor="m", marker=".")
ax.set_title("Difference")
ax.set_xticks(())
ax.set_yticks(())

plt.show()

总结

在本实验中，我们学习了如何比较两种聚类算法：K 均值（K-Means）和 MiniBatchKMeans。我们使用这两种算法对一组数据进行聚类，并绘制了结果。我们还绘制了两种算法中标签不同的点。这种比较有助于我们理解这两种算法之间的差异，并选择最适合我们需求的算法。

比较 K 均值和 MiniBatchKMeans

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