西南交通大学【机器学习实验10】

实验目的

了解无监督任务范式概念，掌握聚类思想，掌握k-means算法基本原理和实现方法。

实验要求

编程实现k 均值聚类算法，对如下数据进行聚类。对于k 均值算法，随机从样本中选出k 个点作为初始聚类中心，并设置迭代次数为100。依次将聚类数设置为k=1,2,3,...,10，计算相应聚类结果的簇内平方误差指标。

绘制不同k 值时聚类结果图，用不同颜色表示不同的类。绘制loss值随k值增加的变化曲线图。

实验环境

Python, numpy, matplotlib

实验代码

python 复制代码

import numpy as np

from matplotlib import pyplot as plt

import matplotlib





matplotlib.use('TKAgg')



# 导入数据

train_dataset = np.genfromtxt("experiment_10_training_set.csv", delimiter=",", skip_header=1)

rowOfTrainDataset = train_dataset.shape[0]

columnOfTrainDataset = train_dataset.shape[1]



# 设置训练轮数和最终类数

epochs = 100

T = 10



# 画图颜色列表

colors = [

    'red', 'blue', 'green', 'purple', 'orange',

    'brown', 'pink', 'gray', 'olive', 'cyan'

]



# 画曲线数据

x_line = np.arange(1, T+1)

y_line = np.zeros(T)



# k从1到10

for k in range(1, T+1):

    # 初始化均值向量

    u = np.zeros((k, 2))

    # 随机选取k个向量

    ini = np.random.choice(np.arange(0, rowOfTrainDataset), k, replace=False)

    # 最终每个类的向量下标

    result = [[] for _ in range(k)]

    # 初始化损失

    loss = 0

    # 设置均值向量

    for i in range(k):

        u[i, :] = train_dataset[ini[i], :]



    # 循环轮数

    for epoch in range(epochs):

        # 每一轮结果

        res = [[] for _ in range(k)]

        # 遍历数据

        for i in range(rowOfTrainDataset):

            # 初始化距离和类别

            dis = np.inf

            label = -1

            # 计算所有类的距离

            for j in range(k):

                dis_temp = np.sqrt(np.sum((train_dataset[i, :] - u[j, :]) ** 2))

                if dis_temp < dis:

                    dis = dis_temp

                    label = j

            # 将结果存储

            res[label].append(i)

        # 所有均值向量是否改变

        flag = 0

        # 更新均值向量

        for i in range(k):

            he = np.zeros((1, columnOfTrainDataset))

            for j in res[i]:

                he += train_dataset[j, :]

            he /= len(res[i])

            # 均值向量是否改变

            if ~np.allclose(u[i, :], he):

                u[i, :] = he

                flag = 1



        # 如果均值向量都未改变

        if flag == 0:

            result = res

            # 初始化损失指标

            l = 0

            # 计算损失指标

            for i in range(k):

                for j in res[i]:

                    l += np.sum((train_dataset[j, :] - u[i, :]) ** 2)

            loss = l

            break



        # 判断是否是最后一轮

        if epoch == epochs - 1:

            result = res

            # 初始化损失指标

            l = 0

            # 计算损失指标

            for i in range(k):

                for j in res[i]:

                    l += np.sum((train_dataset[j, :] - u[i, :]) ** 2)

            loss = l



    y_line[k-1] = loss

    # 打印结果

    print(f"k={k} -> loss={loss: .4f}")



    # 画图

    plt.figure(k)

    # 画每一个类的点

    for i in range(k):

        x_point = train_dataset[result[i], 0]

        y_point = train_dataset[result[i], 1]

        plt.scatter(x_point, y_point, color=colors[i], alpha=0.7, edgecolor='white', s=10)

    plt.title(f"k={k} result")

    plt.xlabel("x", fontsize=12)

    plt.ylabel("y", fontsize=12)

    plt.grid(alpha=0.3, linestyle=':')

    plt.tight_layout()



# 画损失曲线

plt.figure(11)

plt.plot(x_line, y_line, color='b', linewidth=1.5, label='Loss')

plt.title("Loss value", fontsize=14)

plt.xlabel("k", fontsize=12)

plt.ylabel("loss value", fontsize=12)

plt.legend(loc='upper right', frameon=True)

plt.grid(alpha=0.3, linestyle=':')

plt.tight_layout()

plt.show()

结果分析

聚类结果图

|----------------------------------------------------------------------------------|-----------------------------------------------------------------------------------|
| k=1 | k=2 |
| k=3 | k=4 |
| k=5 | k=6 |
| k=7 | k=8 |
| k=9 | k=10 |

loss随k值增加的变化曲线图