所有代码和文档均在golitter/Decoding-ML-Top10: 使用 Python 优雅地实现机器学习十大经典算法。 (github.com)，欢迎查看。
在"无监督学习"中，训练样本的标记信息是未知的，目标是通过对无标记训练样本的学习来揭示数据的内在性质及规律，为进一步的数据分析提供基础，较为经典的是聚类。
**聚类试图将数据集中的样本划分为若干个通常是不相交的子集，每个子集称为一个"簇"。**聚类既能作为一个单独过程，用于找寻数据内在的分布结构，也可以作为分类等其他学习任务的前驱过程。
距离计算：
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连续属性及离散有序属性：闵可夫斯基距离：
∑ u = 1 n ∣ x i u − x j u p ∣ p \sqrt[p]{\sum_{u=1}^n|x_{iu} - x_{ju}}|^p pu=1∑n∣xiu−xju ∣p -
无序属性：VDM（Value Difference Metric）
∑ i = 1 k ∣ m u , a , i m u , a − m u , b , i m u , b ∣ p \sum_{i=1}^{k}{|\frac{m_{u,a,i}}{m_{u,a}}-\frac{m_{u,b,i}}{m_{u,b}}|^p} i=1∑k∣mu,amu,a,i−mu,bmu,b,i∣p
K均值算法（k-means） ：对于给定的样本集，按照样本之间的距离大小，将样本集划分为K个簇。让簇内的点尽量紧密的连在一起，而让簇间的距离尽量的大。给定样本集D，k-means算法针对聚类所得簇划分C最小化平方误差：
E = ∑ i = 1 k ∑ x ∈ C i ∣ ∣ x − u i ∣ ∣ 2 2 E\ =\ \sum_{i=1}^{k}\sum_{x\in C_i}\left|\left|x-u_i\right|\right|_2^2 E = i=1∑kx∈Ci∑∣∣x−ui∣∣22
K-Means聚类算法步骤实质是EM算法（最大期望算法)的模型优化过程，具体步骤如下：
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随机选择k个样本作为初始簇类的均值向量
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将每个样本数据集划分到离它距离最近的簇
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根据每个样本所属的簇，更新簇类的均值向量
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重复（2）（3）步，当达到最大迭代次数或簇类的均值向量不再改变
代码实现：
数据处理：
python
import pandas as pd
import numpy as np
# https://sci2s.ugr.es/keel/dataset.php?cod=182#inicio
df = pd.read_csv('banana.dat', header=None)
def get_data():
return np.array(df.iloc[:, :2])核心代码：
python
from data_processing import get_data
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 初始化聚类中心
def init_centroids(data: np.array, k: int) -> np.array:
return data[np.random.choice(data.shape[0], k, replace=False)]
# 欧拉距离
def euclidean_distance(x: np.array, y: np.array) -> float:
return np.sqrt(np.sum(np.square(x - y)))
# 计算每个样本点到k个聚类中心的距离
def compute_distance(data: np.array, centroids: np.array) -> np.array:
distance = np.zeros((data.shape[0], centroids.shape[0]))
for i in range(centroids.shape[0]):
distance[:, i] = np.apply_along_axis(euclidean_distance, 1, data, centroids[i])
return distance
# KMeans算法
def kmeans(data: np.array, k: int, max_iter: int = 10):
centroids = init_centroids(data, k)
for i in range(max_iter):
distance = compute_distance(data, centroids)
# 每个样本点到k个聚类中心的距离最小值的索引
labels = np.argmin(distance, axis=1)
for j in range(k):
centroids[j] = np.mean(data[labels == j], axis=0)
return labels, centroids
if __name__ == '__main__':
data = get_data()
k = 3
centroids = init_centroids(data, k)
labels, centroids = kmeans(data, k)
# print(labels.shape)
plt.title('K-Means Clustering', fontsize=16)
plt.xlabel('Feature 1', fontsize=14)
plt.ylabel('Feature 2', fontsize=14)
plt.scatter(data[:, 0], data[:, 1], c=labels, cmap='viridis')
plt.show()