k-means均值聚类算法实例（白话机器学习算法理论）

k-means均值聚类算法实例（白话机器学习算法理论）OK， let's go!大纲如下：学习算法的过程，获得的不应该只有算法理论，还应该有乐趣和解决实际问题的能力！今天是白话机器学习算法理论 实战的第八篇 之KMeans聚类算法， 听到这个名字，你可别和第七篇K近邻算法搞混了，K-Means 是一种非监督学习，解决的是聚类问题，这里的K表示的是聚成K类。而之前的K近邻算法是监督学习算法，解决的是分类问题，这里的K表示的是K个邻居。相差十万八千里吧， 一条取经路呢。一定要区分开。这个算法也不是很难，前面说道，K近邻算法的原理可以用八个大字叫做“近朱者赤，近墨者黑”来总结，这里我依然放出八个大字：“人以类聚，物以群分”，形容KMeans最好不过了。通过今天的学习，掌握KMeans算法的工作原理，然后会使用sklearn实现KMeans聚类，最后我们来做一个实战项目：如何使用KMeans对图像进行分割？ 下面我们开始吧。

转载自：AI蜗牛车

1. 写在前面

如果想从事数据挖掘或者机器学习的工作，掌握常用的机器学习算法是非常有必要的，常见的机器学习算法：

• 监督学习算法：逻辑回归，线性回归，决策树，朴素贝叶斯，K近邻，支持向量机，集成算法Adaboost等
• 无监督算法：聚类，降维，关联规则 PageRank等

为了详细的理解这些原理，曾经看过西瓜书，统计学习方法，机器学习实战等书，也听过一些机器学习的课程，但总感觉话语里比较深奥，读起来没有耐心，并且理论到处有，而实战最重要， 所以在这里想用最浅显易懂的语言写一个白话机器学习算法理论 实战系列。

个人认为，理解算法背后的idea和使用，要比看懂它的数学推导更加重要。idea会让你有一个直观的感受，从而明白算法的合理性，数学推导只是将这种合理性用更加严谨的语言表达出来而已，打个比方，一个梨很甜，用数学的语言可以表述为糖分含量90%，但只有亲自咬一口，你才能真正感觉到这个梨有多甜，也才能真正理解数学上的90%的糖分究竟是怎么样的。如果算法是个梨，本文的首要目的就是先带领大家咬一口。另外还有下面几个目的：

• 检验自己对算法的理解程度，对算法理论做一个小总结
• 能开心的学习这些算法的核心思想， 找到学习这些算法的兴趣，为深入的学习这些算法打一个基础。
• 每一节课的理论都会放一个实战案例，能够真正的做到学以致用，既可以锻炼编程能力，又可以加深算法理论的把握程度。
• 也想把之前所有的笔记和参考放在一块，方便以后查看时的方便。

学习算法的过程，获得的不应该只有算法理论，还应该有乐趣和解决实际问题的能力！

今天是白话机器学习算法理论 实战的第八篇 之KMeans聚类算法， 听到这个名字，你可别和第七篇K近邻算法搞混了，K-Means 是一种非监督学习，解决的是聚类问题，这里的K表示的是聚成K类。而之前的K近邻算法是监督学习算法，解决的是分类问题，这里的K表示的是K个邻居。相差十万八千里吧， 一条取经路呢。一定要区分开。这个算法也不是很难，前面说道，K近邻算法的原理可以用八个大字叫做“近朱者赤，近墨者黑”来总结，这里我依然放出八个大字：“人以类聚，物以群分”，形容KMeans最好不过了。

通过今天的学习，掌握KMeans算法的工作原理，然后会使用sklearn实现KMeans聚类，最后我们来做一个实战项目：如何使用KMeans对图像进行分割？ 下面我们开始吧。

大纲如下：

• KMeans聚类的工作原理（结合足球队等级划分谈一谈）
• 20支亚洲足球队，你能划分出等级吗？（KMeans聚类应用）
• KMeans聚类的实战：图像分割

OK， let's go!

2. K-Means的工作原理

上面我们说过，K-Means 是一种非监督学习，解决的是聚类问题。K 代表的是 K 类，Means 代表的是中心，你可以理解这个算法的本质是确定 K 类的中心点，当你找到了这些中心点，也就完成了聚类。

那么这里有两个问题：如何确定K类的中心点？如何把其他类划分到K个类中去？

先别慌， 先和我考虑一个场景，假设我有 20 支亚洲足球队，想要将它们按照成绩划分成 3 个等级，可以怎样划分？

元芳， 你怎么看？

★

对亚洲足球队的水平，你可能也有自己的判断。比如一流的亚洲球队有谁？你可能会说伊朗或韩国。二流的亚洲球队呢？你可能说是中国。三流的亚洲球队呢？你可能会说越南。

”

其实这些都是靠我们的经验来划分的，那么伊朗、中国、越南可以说是三个等级的典型代表，也就是我们每个类的中心点。

所以回过头来，如何确定 K 类的中心点？一开始我们是可以随机指派的，当你确认了中心点后，就可以按照距离将其他足球队划分到不同的类别中。

这也就是 K-Means 的中心思想，就是这么简单直接。

你可能会问：如果一开始，选择一流球队是中国，二流球队是伊朗，三流球队是韩国，中心点选择错了怎么办？其实不用担心，K-Means 有自我纠正机制，在不断的迭代过程中，会纠正中心点。中心点在整个迭代过程中，并不是唯一的，只是你需要一个初始值，一般算法会随机设置初始的中心点。

那下面就给出K-Means的工作原理，两步就搞定，就是那两个问题的解决：

1. 选取 K 个点作为初始的类中心点，这些点一般都是从数据集中随机抽取的；
2. 将每个点分配到最近的类中心点，这样就形成了 K 个类，然后重新计算每个类的中心点；（这个怎么算最近，一般是欧几里得距离公式， 那么怎么重新计算每个类的中心点， 每个维度的平均值就可以的）
3. 重复第二步，直到类不发生变化，或者你也可以设置最大迭代次数，这样即使类中心点发生变化，但是只要达到最大迭代次数就会结束。

什么？还不明白？ 好吧，那直接看看亚洲球队聚类的例子吧

3. 如何给亚洲球队做聚类

对于机器来说需要数据才能判断类中心点，所以下面整理了 2015-2019 年亚洲球队的排名，如下表所示。

我来说明一下数据概况。

其中 2019 年国际足联的世界排名，2015 年亚洲杯排名均为实际排名。2018 年世界杯中，很多球队没有进入到决赛圈，所以只有进入到决赛圈的球队才有实际的排名。如果是亚洲区预选赛 12 强的球队，排名会设置为 40。如果没有进入亚洲区预选赛 12 强，球队排名会设置为 50。

我们怎么做聚类呢？可以跟着我的思路走了：

• 首先，针对上面的排名，我们需要做的就是数据规范化，你可以把这些值划分到[0 1]或者按照均值为 0，方差为 1 的正态分布进行规范化。我先把数值规范化到了[0 1]空间中，得到了下面的数值表：如果我们随机选取中国、日本、韩国为三个类的中心点，我们就需要看下这些球队到中心点的距离。
• 下面就是把其其他样本根据距离中心点的远近划分到这三个类中去，有关距离可以参考KNN那一篇博客。 常用的有欧氏距离，曼哈顿距离等。这里采用欧式距离。

欧氏距离是最常用的距离计算方式，这里选择欧氏距离作为距离的标准，计算每个队伍分别到中国、日本、韩国的距离，然后根据距离远近来划分。我们看到大部分的队，会和中国队聚类到一起。这里我整理了距离的计算过程，比如中国和中国的欧氏距离为 0，中国和日本的欧式距离为 0.732003。如果按照中国、日本、韩国为 3 个分类的中心点，欧氏距离的计算结果如下表所示：

然后我们再重新计算这三个类的中心点，如何计算呢？最简单的方式就是取平均值，然后根据新的中心点按照距离远近重新分配球队的分类，再根据球队的分类更新中心点的位置。计算过程这里不展开，最后一直迭代（重复上述的计算过程：计算中心点和划分分类）到分类不再发生变化，可以得到以下的分类结果：

所以我们能看出来第一梯队有日本、韩国、伊朗、沙特、澳洲；第二梯队有中国、伊拉克、阿联酋、乌兹别克斯坦；第三梯队有卡塔尔、泰国、越南、阿曼、巴林、朝鲜、印尼、叙利亚、约旦、科威特和巴勒斯坦。

这个就是KMeans进行聚类的过程了。简单点，就是反复两个过程：

• 确定中心点
• 把其他的点按照距中心点的远近归到相应的中心点

上面这个也可以使用sklearn中的K-Means进行实战一下子，作为图像分割图像的准备期。

4. KMeans聚类实战：如何使用KMeans对图像进行分割？

还是老规矩，我们在实战之前，先看一下如何调用sklearn实现KMeans。

4.1 如何使用sklearn中的KMeans算法

sklearn 是 Python 的机器学习工具库，如果从功能上来划分，sklearn 可以实现分类、聚类、回归、降维、模型选择和预处理等功能。这里我们使用的是 sklearn 的聚类函数库，因此需要引用工具包，具体代码如下：

from sklearn.cluster import KMeans

当然 K-Means 只是 sklearn.cluster 中的一个聚类库，实际上包括 K-Means 在内，sklearn.cluster 一共提供了 9 种聚类方法，比如 Mean-shift，DBSCAN，Spectral clustering（谱聚类）等。这些聚类方法的原理和 K-Means 不同，这里不做介绍。

我们看下 K-Means 如何创建：

KMeans(n_clusters=8 init='k-means ' n_init=10 max_iter=300 tol=0.0001 precompute_distances='auto' verbose=0 random_state=None copy_x=True n_jobs=1 algorithm='auto')

这些参数解释一下：

• n_clusters: 即 K 值，一般需要多试一些 K 值来保证更好的聚类效果。你可以随机设置一些 K 值，然后选择聚类效果最好的作为最终的 K 值；max_iter：最大迭代次数，如果聚类很难收敛的话，设置最大迭代次数可以让我们及时得到反馈结果，否则程序运行时间会非常长；
• n_init：初始化中心点的运算次数，默认是 10。程序是否能快速收敛和中心点的选择关系非常大，所以在中心点选择上多花一些时间，来争取整体时间上的快速收敛还是非常值得的。由于每一次中心点都是随机生成的，这样得到的结果就有好有坏，非常不确定，所以要运行 n_init 次 取其中最好的作为初始的中心点。如果 K 值比较大的时候，你可以适当增大 n_init 这个值；
• init：即初始值选择的方式，默认是采用优化过的 k-means 方式，你也可以自己指定中心点，或者采用 random 完全随机的方式。自己设置中心点一般是对于个性化的数据进行设置，很少采用。random 的方式则是完全随机的方式，一般推荐采用优化过的 k-means 方式；
• algorithm：k-means 的实现算法，有“auto” “full”“elkan”三种。一般来说建议直接用默认的"auto"。简单说下这三个取值的区别，如果你选择"full"采用的是传统的 K-Means 算法，“auto”会根据数据的特点自动选择是选择“full”还是“elkan”。我们一般选择默认的取值，即“auto” 。

在创建好 K-Means 类之后，就可以使用它的方法，最常用的是 fit 和 predict 这个两个函数。你可以单独使用 fit 函数和 predict 函数，也可以合并使用 fit_predict 函数。其中 fit(data) 可以对 data 数据进行 k-Means 聚类。predict(data) 可以针对 data 中的每个样本，计算最近的类。

下面我们先跑一遍20支亚洲球队的聚类问题：数据集在这下载

# coding: utf-8 from sklearn.cluster import KMeans from sklearn import preprocessing import pandas as pd import numpy as np # 输入数据 data = pd.read_csv('data.csv' encoding='gbk') train_x = data[["2019年国际排名" "2018世界杯" "2015亚洲杯"]] df = pd.DataFrame(train_x) kmeans = KMeans(n_clusters=3) # 规范化到[0 1]空间 min_max_scaler=preprocessing.MinMaxScaler() train_x=min_max_scaler.fit_transform(train_x) # kmeans算法 kmeans.fit(train_x) predict_y = kmeans.predict(train_x) # 合并聚类结果，插入到原数据中 result = pd.concat((data pd.DataFrame(predict_y)) axis=1) result.rename({0:u'聚类'} axis=1 inplace=True) print(result)

运行结果如下：

国家 2019年国际排名 2018世界杯 2015亚洲杯 聚类 0 中国 73 40 7 2 1 日本 60 15 5 0 2 韩国 61 19 2 0 3 伊朗 34 18 6 0 4 沙特 67 26 10 0 5 伊拉克 91 40 4 2 6 卡塔尔 101 40 13 1 7 阿联酋 81 40 6 2 8 乌兹别克斯坦 88 40 8 2 9 泰国 122 40 17 1 10 越南 102 50 17 1 11 阿曼 87 50 12 1 12 巴林 116 50 11 1 13 朝鲜 110 50 14 1 14 印尼 164 50 17 1 15 澳洲 40 30 1 0 16 叙利亚 76 40 17 1 17 约旦 118 50 9 1 18 科威特 160 50 15 1 19 巴勒斯坦 96 50 16 1

4.2 如何用KMeans对图像进行分割？

图像分割就是利用图像自身的信息，比如颜色、纹理、形状等特征进行划分，将图像分割成不同的区域，划分出来的每个区域就相当于是对图像中的像素进行了聚类。单个区域内的像素之间的相似度大，不同区域间的像素差异性大。这个特性正好符合聚类的特性，所以你可以把图像分割看成是将图像中的信息进行聚类。当然聚类只是分割图像的一种方式，除了聚类，我们还可以基于图像颜色的阈值进行分割，或者基于图像边缘的信息进行分割等。

将微信开屏封面进行分割。

我们现在用 K-Means 算法对微信页面进行分割。微信开屏图如下所示：

我们先设定下聚类的流程，聚类的流程和分类差不多，如图所示：

在准备阶段里，我们需要对数据进行加载。因为处理的是图像信息，我们除了要获取图像数据以外，还需要获取图像的尺寸和通道数，然后基于图像中每个通道的数值进行数据规范化。这里我们需要定义个函数 load_data，来帮我们进行图像加载和数据规范化。代码如下：

# 加载图像，并对数据进行规范化 def load_data(filePath): # 读文件 f = open(filePath 'rb') data = [] # 得到图像的像素值 img = image.open(f) # 得到图像尺寸 width height = img.size for x in range(width): for y in range(height): # 得到点(x y)的三个通道值 c1 c2 c3 = img.getpixel((x y)) data.append([c1 c2 c3]) f.close() # 采用Min-Max规范化 mm = preprocessing.MinMaxScaler() data = mm.fit_transform(data) return np.mat(data) width height

因为 jpg 格式的图像是三个通道 (R G B)，也就是一个像素点具有 3 个特征值。这里我们用 c1、c2、c3 来获取平面坐标点 (x y) 的三个特征值，特征值是在 0-255 之间。

为了加快聚类的收敛，我们需要采用 Min-Max 规范化对数据进行规范化。我们定义的 load_data 函数返回的结果包括了针对 (R G B) 三个通道规范化的数据，以及图像的尺寸信息。在定义好 load_data 函数后，我们直接调用就可以得到相关信息，代码如下：

# 加载图像，得到规范化的结果img，以及图像尺寸 img width height = load_data('./weixin.jpg')

假设我们想要对图像分割成 2 部分，在聚类阶段，我们可以将聚类数设置为 2，这样图像就自动聚成 2 类。代码如下：

# 用K-Means对图像进行2聚类 kmeans =KMeans(n_clusters=2) kmeans.fit(img) label = kmeans.predict(img) # 将图像聚类结果，转化成图像尺寸的矩阵 label = label.reshape([width height]) # 创建个新图像pic_mark，用来保存图像聚类的结果，并设置不同的灰度值 pic_mark = image.new("L" (width height)) for x in range(width): for y in range(height): # 根据类别设置图像灰度 类别0 灰度值为255， 类别1 灰度值为127 pic_mark.putpixel((x y) int(256/(label[x][y] 1))-1) pic_mark.save("weixin_mark.jpg" "JPEG")

代码中有一些参数，下面说一下这些参数的作用和设置方法：

★

我们使用了 fit 和 predict 这两个函数来做数据的训练拟合和预测，因为传入的参数是一样的，我们可以同时进行 fit 和 predict 操作，这样我们可以直接使用 fit_predict(data) 得到聚类的结果。得到聚类的结果 label 后，实际上是一个一维的向量，我们需要把它转化成图像尺寸的矩阵。label 的聚类结果是从 0 开始统计的，当聚类数为 2 的时候，聚类的标识 label=0 或者 1。
如果你想对图像聚类的结果进行可视化，直接看 0 和 1 是看不出来的，还需要将 0 和 1 转化为灰度值。灰度值一般是在 0-255 的范围内，我们可以将 label=0 设定为灰度值 255，label=1 设定为灰度值 127。具体方法是用 int(256/(label[x][y] 1))-1。可视化的时候，主要是通过设置图像的灰度值进行显示。所以我们把聚类 label=0 的像素点都统一设置灰度值为 255，把聚类 label=1 的像素点都统一设置灰度值为 127。原来图像的灰度值是在 0-255 之间，现在就只有 2 种颜色（也就是灰度为 255，和灰度 127）。

”

有了这些灰度信息，我们就可以用 image.new 创建一个新的图像，用 putpixel 函数对新图像的点进行灰度值的设置，最后用 save 函数保存聚类的灰度图像。这样你就可以看到聚类的可视化结果了，如下图所示：

如果我们想要分割成 16 个部分，该如何对不同分类设置不同的颜色值呢？这里需要用到 skimage 工具包，它是图像处理工具包。你需要使用 pip install scikit-image 来进行安装。这段代码可以将聚类标识矩阵转化为不同颜色的矩阵：

from skimage import color # 将聚类标识矩阵转化为不同颜色的矩阵 label_color = (color.label2rgb(label)*255).astype(np.uint8) label_color = label_color.transpose(1 0 2) images = image.fromarray(label_color) images.save('weixin_mark_color.jpg')

代码中，我使用 skimage 中的 label2rgb 函数来将 label 分类标识转化为颜色数值，因为我们的颜色值范围是[0 255]，所以还需要乘以 255 进行转化，最后再转化为 np.uint8 类型。unit8 类型代表无符号整数，范围是 0-255 之间。

得到颜色矩阵后，你可以把它输出出来，这时你发现输出的图像是颠倒的，原因可能是图像源拍摄的时候本身是倒置的。我们需要设置三维矩阵的转置，让第一维和第二维颠倒过来，也就是使用 transpose(1 0 2)，将原来的 (0 1 2）顺序转化为 (1 0 2) 顺序，即第一维和第二维互换。

最后我们使用 fromarray 函数，它可以通过矩阵来生成图片，并使用 save 进行保存。最后得到的分类标识颜色化图像是这样的：

刚才我们做的是聚类的可视化。如果我们想要看到对应的原图，可以将每个簇（即每个类别）的点的 RGB 值设置为该簇质心点的 RGB 值，也就是簇内的点的特征均为质心点的特征。

我给出了完整的代码，代码中，我可以把范围为 0-255 的数值投射到 1-256 数值之间，方法是对每个数值进行加 1，你可以自己来运行下：

# -*- coding: utf-8 -*- # 使用K-means对图像进行聚类，并显示聚类压缩后的图像 import numpy as np import PIL.Image as image from sklearn.cluster import KMeans from sklearn import preprocessing import matplotlib.image as mpimg # 加载图像，并对数据进行规范化 def load_data(filePath): # 读文件 f = open(filePath 'rb') data = [] # 得到图像的像素值 img = image.open(f) # 得到图像尺寸 width height = img.size for x in range(width): for y in range(height): # 得到点(x y)的三个通道值 c1 c2 c3 = img.getpixel((x y)) data.append([(c1 1)/256.0 (c2 1)/256.0 (c3 1)/256.0]) f.close() return np.mat(data) width height # 加载图像，得到规范化的结果imgData，以及图像尺寸 img width height = load_data('./weixin.jpg') # 用K-Means对图像进行16聚类 kmeans =KMeans(n_clusters=16) label = kmeans.fit_predict(img) # 将图像聚类结果，转化成图像尺寸的矩阵 label = label.reshape([width height]) # 创建个新图像img，用来保存图像聚类压缩后的结果 img=image.new('RGB' (width height)) for x in range(width): for y in range(height): c1 = kmeans.cluster_centers_[label[x y] 0] c2 = kmeans.cluster_centers_[label[x y] 1] c3 = kmeans.cluster_centers_[label[x y] 2] img.putpixel((x y) (int(c1*256)-1 int(c2*256)-1 int(c3*256)-1)) img.save('weixin_new.jpg')

结果如下：

你可以看到我没有用到 sklearn 自带的 MinMaxScaler，而是自己写了 Min-Max 规范化的公式。这样做的原因是我们知道 RGB 每个通道的数值在[0 255]之间，所以我们可以用每个通道的数值 1/256，这样数值就会在[0 1]之间。

对图像做了 Min-Max 空间变换之后，还可以对其进行反变换，还原出对应原图的通道值。对于点 (x y)，我们找到它们所属的簇 label[x y]，然后得到这个簇的质心特征，用 c1 c2 c3 表示：

c1 = kmeans.cluster_centers_[label[x y] 0] c2 = kmeans.cluster_centers_[label[x y] 1] c3 = kmeans.cluster_centers_[label[x y] 2]

因为 c1 c2 c3 对应的是数据规范化的数值，因此我们还需要进行反变换，即：

c1=int(c1*256)-1 c2=int(c2*256)-1 c3=int(c3*256)-1

然后用 img.putpixel 设置点 (x y) 反变换后得到的特征值。最后用 img.save 保存图像。

5. 总结

好了，写到这关于KMeans，就要结束了。下面快速的回顾一下：

首先，通过足球队聚类的例子引出了KMeans聚类的工作原理，简单来说两步，你可以回忆回忆。

然后，通过KMeans实现了对图像分割的实战，另外我们还学习了如何在 Python 中如何对图像进行读写，具体的代码如下，上文中也有相应代码，你也可以自己对应下：

import PIL.Image as image # 得到图像的像素值 img = image.open(f) # 得到图像尺寸 width height = img.size

这里会使用 PIL 这个工具包，它的英文全称叫 Python Imaging Library，顾名思义，它是 Python 图像处理标准库。同时我们也使用到了 skimage 工具包（scikit-image），它也是图像处理工具包。用过 Matlab 的同学知道，Matlab 处理起图像来非常方便。skimage 可以和它相媲美，集成了很多图像处理函数，其中对不同分类标识显示不同的颜色。在 Python 中图像处理工具包，我们用的是 skimage 工具包。

好了，KMeans的故事就到这里吧。

参考：

• http://note.youdao.com/noteshare?id=10dac8bb5d83358ffe73c792e1490a7b&sub=C7A3E74A1088435ABBE11AB91AC37194
• https://time.geekbang.org/

本文作者公众号：AI蜗牛车