聚类算法（KMeans）模型评估方法（SSE、SC）及案例

一、概述

将相似的样本自动归到一个类别中，不同的相似度计算方法，会得到不同的聚类结果，常用欧式距离法；聚类算法的目的是在没有先验知识的情况下，自动发现数据集中的内在结构和模式。是无监督学习算法

二、分类

根据聚类颗粒度：细聚类、粗聚类

根据实现方法

K-means：按照 质心 分类，主要介绍K-means，通用、普遍；

层次聚类：对数据进行逐层划分，直到达到聚类的类别个数；

DBSCAN聚类：一种基于 密度 的聚类算法；

谱聚类：是一种基于 图论 的聚类算法

三、KMeans方法

实现流程

1 、事先确定常数K ，常数K意味着最终的聚类类别数

2、随机选择 K 个样本点作为初始聚类中心

3、计算每个样本到 K 个中心的距离，选择最近的聚类中心点作为标记类别

4、根据每个类别中的样本点，重新计算出新的聚类中心点（平均值），如果计算得出的新中心点与原中心点一样则停止聚类，否则重新进行第 2 步过程，直到聚类中心不再变化

# 导包
from sklearn.cluster import KMeans

sklearn.cluster.KMeans ( n_clusters = 8 )

# 方法
estimator.fit_predict(x)

导包：from sklearn.cluster import KMeans

sklearn.cluster.KMeans ( n_clusters = 8 )

参数：n_clusters：开始的聚类中心数量（整型，缺省值=8，生成的聚类数，即产生的质心（centroids）数

方法：estimator.fit_predict(x)

评估：silhouette_score(x, y_pred) # 评估 聚类效果，数值越大越好

案例

1 导包

# 1.导入工具包
from sklearn.cluster import KMeans
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.datasets import make_blobs
from sklearn.metrics import silhouette_score  # 计算SC系数

2 创建数据集

# 2.创建数据集 1000个样本,每个样本2个特征 4个质心蔟数据标准差[0.4, 0.2, 0.2, 0.2]
x, y = make_blobs(n_samples=1000, n_features=2, centers=[[-1,-1], [0,0], [1,1], [2,2]],cluster_std = [0.4, 0.2, 0.2, 0.2], random_state=22)
plt.figure()
plt.scatter(x[:, 0], x[:, 1], marker='o')
plt.show()

n_samples：样本数

n_features：特征数

cluster_std：质心蔟数据标准差

3 实例化Kmeans模型并预测，并展示聚类效果

# 3 使用k-means进行聚类, 并使用CH方法评估
y_pred = KMeans(n_clusters=3, random_state=22).fit_predict(x)
plt.scatter(x[:, 0], x[:, 1], c=y_pred)
plt.show()

4 评估聚类效果好坏

# 4 模型评估
print(silhouette_score(x, y_pred))

# 评估方法2
from sklearn.metrics import calinski_harabasz_score

calinski_harabasz_score(x, y_pred)

四、模型评估方法

1、误差平方和（SSE）

The sum of squares due to error

SSE 越小，表示数据点越接近它们的中心，聚类效果越好，主要考量：簇内聚程度

参数：Ci 表示簇

​k 表示聚类中心的个数

​ p 表示某个簇内的样本

​ m 表示质心点

代码展示

from sklearn.cluster import KMeans
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.datasets import make_blobs
from sklearn.metrics import calinski_harabasz_score

def dm01_SSE误差平方和求模型参数():
    sse_list = []

    # 产生数据random_state=22固定好
    x, y = make_blobs(n_samples=1000, n_features=2, centers=[[-1, -1], [0, 0], [1, 1], [2, 2]],cluster_std=[0.4, 0.2, 0.2, 0.2], random_state=22)
    for clu_num in range(1, 100):
        my_kmeans = KMeans(n_clusters=clu_num,max_iter=100, random_state=0)
        my_kmeans.fit(x)
        sse_list.append(my_kmeans.inertia_ ) # 获取sse的值 

    plt.figure(figsize=(18, 8), dpi=100)
    plt.xticks(range(0, 100, 3), labels=range(0, 100, 3))
    plt.grid()
    plt.title('sse')
    plt.plot(range(1, 100), sse_list, 'or-')
    plt.show()

通过图像可观察到 n_clusters = 4时，sse开始下降趋缓，最佳值为4

2、"肘"方法 - K值确定

Elbow method

通过 SSE 确定 n_clusters 的值

1 对于n个点的数据集，迭代计算 k from 1 to n，每次聚类完成后计算 SSE

2 SSE 是会逐渐变小的，因为每个点都是它所在的簇中心本身。

3 SSE 变化过程中会出现一个拐点，下降率突然变缓时即认为是最佳 n_clusters 值。

4 在决定什么时候停止训练时，肘方法同样有效，数据通常有更多的噪音，在增加分类无法带来更多回报时，我们停止增加类别。

3、轮廓系数法（SC）

Silhouette Coefficient

考虑簇内的内聚程度(Cohesion)，簇外的分离程度(Separation)

计算过程

1 计算每一个样本 i 到同簇内其他样本的平均距离 ai，该值越小，说明簇内的相似程度越大

2 计算每一个样本 i 到最近簇 j 内的所有样本的平均距离 bij，该值越大，说明该样本越不属于其他簇 j

根据下面公式计算该样本的轮廓系数：

a：样本 i 到 簇内其他样本的平均距离

b：样本 i 到其他簇间的距离平均值的 最小值

3 计算所有样本的平均轮廓系数

4 轮廓系数的范围为：[-1, 1]，SC值越大聚类效果越好

代码展示

from sklearn.cluster import KMeans
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.datasets import make_blobs
from sklearn.metrics import silhouette_score

def dm02_轮廓系数SC():
    tmp_list = []

    # 产生数据random_state=22固定好
    x, y = make_blobs(n_samples=1000, n_features=2,centers=[[-1, -1], [0, 0], [1, 1], [2, 2]],cluster_std=[0.4, 0.2, 0.2, 0.2], random_state=22)
    
    for clu_num in range(2, 100):
        my_kmeans = KMeans(n_clusters=clu_num,max_iter=100, random_state=0)
        my_kmeans.fit(x)
        ret = my_kmeans.predict(x)
        tmp_list.append(silhouette_score(x, ret))  # sc

    plt.figure(figsize=(18, 8), dpi=100)
    plt.xticks(range(0, 100, 3), labels=range(0, 100, 3))
    plt.grid()
    plt.title('sse')
    plt.plot(range(2, 100), tmp_list, 'ob-')
    plt.show()

通过图像可观察到 n_clusters=4 取到最大值； 最佳值为 4

五、案例：顾客数据聚类分析

已知：客户性别、年龄、年收入、消费指数

需求：对客户进行分析，找到业务突破口，寻找黄金客户

肘方法、sh系数代码实现：

import pandas as pd
from sklearn.cluster import KMeans
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.metrics import silhouette_score

# 聚类分析用户分群
def dm01_聚类分析用户群():
    dataset = pd.read_csv('data/customers.csv')
    dataset.info()
    print('dataset-->\n', dataset)

    X = dataset.iloc[:, [3, 4]]
    print('X-->\n', X)
    
    mysse = []
    mysscore = []
    
    # 评估聚类个数
    for i in range(2, 11):
    mykeans = KMeans(n_clusters=i)
    mykeans.fit(X)
    mysse.append(mykeans.inertia_)      # inertia 簇内误差平方和
    ret = mykeans.predict(X)
    mysscore.append(silhouette_score(X, ret))    # sc系数 聚类需要1个以上的类别

    plt.plot(range(2, 11), mysse)
    plt.title('the elbow method')
    plt.xlabel('number of clusters')
    plt.ylabel('mysse')
    plt.grid()
    plt.show()

    plt.title('sh')
    plt.plot(range(2, 11), mysscore)
    plt.grid(True)
    plt.show()

效果分析：

通过肘方法、sh系数都可以看出，聚成5类效果最好

客户分群代码实现：

def dm02_聚类分析用户群():
    dataset = pd.read_csv('data/customers.csv')
    X = dataset.iloc[:, [3, 4]]
    
    mykeans = KMeans(n_clusters=5)
    mykeans.fit(X)
    y_kmeans = mykeans.predict(X)
    
    # 把类别是0的, 第0列数据,第1列数据, 作为x/y, 传给plt.scatter函数
    plt.scatter(X.values[y_kmeans == 0, 0],X.values[y_kmeans == 0, 1], s=100, c='red', label='Standard')
    
    # 把类别是1的, 第0列数据,第1列数据, 作为x/y, 传给plt.scatter函数
    plt.scatter(X.values[y_kmeans == 1, 0],X.values[y_kmeans == 1, 1], s=100, c='blue', label='Traditional')

    # 把类别是2的, 第0列数据,第1列数据, 作为x/y, 传给plt.scatter函数
    plt.scatter(X.values[y_kmeans == 2, 0],X.values[y_kmeans == 2, 1], s=100, c='green', label='Normal')

    plt.scatter(X.values[y_kmeans == 3, 0],X.values[y_kmeans == 3, 1], s=100, c='cyan', label='Youth')

    plt.scatter(X.values[y_kmeans == 4, 0],X.values[y_kmeans == 4, 1], s=100, c='magenta', label='TA')

    plt.scatter(mykeans.cluster_centers_[:, 0],mykeans.cluster_centers_[:, 1], s=300, c='black', label='Centroids')
    
    plt.title('Clusters of customers')
    plt.xlabel('Annual Income (k$)')
    plt.ylabel('Spending Score (1-100)')
    plt.legend()
    plt.show()

客户分群效果展示：

从图中可以看出，聚成5类，右上角属于挣的多，消费也多的黄金客户群