kemans聚类算法 k means聚类算法实例

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架构魔法师 2024-03-28 17:09:21

文章标签 kemans聚类算法编辑距离字符串聚类 文章分类 机器学习人工智能

算法说明

K均值聚类算法其实就是根据距离来看属性，近朱者赤近墨者黑。其中K表示要聚类的数量，就是说样本要被划分成几个类别。而均值则是因为需要求得每个类别的中心点，比如一维样本的中心点一般就是求这些样本的算术平均数。

这里存在一个问题了，在最开始我并不知道哪个样本属于哪个类别，那么我怎么能求出中心点呢？如何去划分类别呢？既然是无监督的算法，肯定是没有结果来做训练的。

算法思想

首先最开始的类别数K我们需要先指定，这个一般根据实际情况来给定。

K Means算法原理：
在已知K的情况下，我们先随机指定K个样本为这K个类别的中心点，然后去计算所有样本与这个K个中心的距离，样本离哪个中心点近，我们就认为这个样本和这个中心点属于同一个类别，这样我们就将所有样本划分成了K份。然后我们去计算已经划分的每个类别的平均值作为新的中心，重复刚才的操作继续将所有样本划分类别，直到新的中心点已经足够接近实际的平均值了。一般认为是它已经变化不明显的时候。

我们在一开始说随机指定，但在实际应用中并不是随机去指定起始的中心的，因为这会影响最后聚类的效果，我们一般会选择距离最远的几个样本作为起始中心，至于原理不清楚。而所计算的距离一般是欧式距离，当然也可以指定其他距离作为计算。

这个算法很简单，我们完全可以自己用Python实现一个聚类器，这样可以加深对算法的理解，具体请参考。

案例

我在实际操作中遇到这样一个问题。在一堆URL中如何区分是列表页还是详情页？这本来是一个分类问题，但实际上可以用聚类的思想来解决，因为正常情况下列表页是小于详情页的，所以我只需聚类为两个类别，多的一方就是详情页了。

首先我们找到一堆的URL，随便选择一个新闻网站的首页(选择新闻网站的目的有两个，第一是新闻网站列表页和详情页区分比较明确，第二我遇到的问题实际上就是针对新闻网站的)，用//a/@href就可以提出网页所有的URL了。

那就以某某头条为例，为了让详情页更多一点，我先下滑几次在提出所有URL，经过去重和去头(为了减少计算量)后总共196条，经过观察发现有些链接包含锚点，这个也是影响因素需要去除，处理后的数据如下：

["complain/",
"ch/news_hot/",
"ch/news_image/",
"ch/news_tech/",
"ch/news_entertainment/",
"ch/news_game/",
"ch/news_sports/",
"ch/news_finance/",
"ch/funny/",
"ch/news_military/",
"ch/news_world/",
"ch/news_fashion/",
"ch/news_travel/",
"ch/news_discovery/",
"ch/news_baby/",
"ch/news_regimen/",
"ch/news_essay/",
"ch/news_history/",
"ch/news_food/",
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"search/?keyword=%E6%97%B6%E6%94%BF",
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"search/?keyword=%E6%95%99%E8%82%B2",
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"group/6772263443085918733//",
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"c/user/token/MS4wLjABAAAAa4jZTw8oFVgiBHDJk10547ATPToNthylT4jZwY2ik1w/",
"group/6772351056622912007//",
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"c/user/token/MS4wLjABAAAAX48WhqFh4ZlMkKgEZnGBoXUx0zeI5BcDWJ4OzPJGSPc/",
"group/6771237220582949380//",
"group/6772066939926741518/",
"news_world",
"c/user/token/MS4wLjABAAAAOXfnKLIKxnJ7JRLpqpNjMyrwCqgsRlwHyEZq0p4YChs/",
"group/6772066939926741518//",
"group/6772323191109976583/",
"search/?keyword=%E6%91%84%E5%BD%B1",
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"group/6772000767009096204/",
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"group/6772000767009096204//",
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"group/6767586635203740167//",
"group/6771265100700451336/",
"news_sports",
"c/user/token/MS4wLjABAAAAqiBBLOaIZZuQ96FY6WsTsnL2X7NJZGNqHPd3W2IMOM6ZNQSRObFB6d7a4uZq76DV/",
"group/6771265100700451336//",
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"group/6772339427151708680//",
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"group/6750806035163775501/",
"news_history",
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"group/6771051458608497156/",
"c/user/token/MS4wLjABAAAAYHBN9OQKyf6cRPh1kOkg0pxeZ6Ddd0Syy6HzS01XAcg/",
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"group/6753429047511876100/",
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"group/6770504135067304456/",
"c/user/token/MS4wLjABAAAA3n46_9F9yBPqXz1VtBYSjVN6so-1XsebySYNTFYm_rk/",
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"group/6771672850416796171/",
"c/user/token/MS4wLjABAAAA4iyuW9Y-2XuPBhGCb7P7H7rJsrr0zBSeZWTL7GNFLZ0/",
"group/6771672850416796171//",
"group/6772325923795501572/",
"news_food",
"c/user/token/MS4wLjABAAAAUtwZYU_H1eQI241W8frJvFJAOOg3ridYOLllshfDMDo/",
"group/6772325923795501572//",
"group/6772411865789104648/",
"group/6772411865789104648//",
"group/6747475934435082500/",
"c/user/token/MS4wLjABAAAAH5WqaLUBRCuQFZxW_Z-_1UneClDhue_bWbxspvIDG0I/",
"group/6747475934435082500//",
"group/6769833806087062030/",
"news_car",
"group/6769833806087062030//",
"group/6761423665880891915/",
"c/user/token/MS4wLjABAAAAdvG-5QlDX6a5LK4UlUfjZijLwZjQ4EY1MLQmUP-MLLQ/",
"group/6761423665880891915//",
"group/6772291799340810760/",
"group/6772291799340810760//",
"group/6772422866760630797/",
"group/6772422866760630797//",
"group/6772146332015526407/",
"c/user/token/MS4wLjABAAAAZrBCawOIX9AQhhbGqsoonR91THQ8gtzVn4dNl5ZmjMI/",
"group/6772146332015526407//",
"group/6768439447143842307/",
"c/user/token/MS4wLjABAAAACypHtQ3e7zQlqqvRn8Jt7gtz5ZgYHVfa1gWUc594KXY/",
"group/6768439447143842307//",
"group/6772388981897167374/",
"group/6772388981897167374//",
"group/6772413207622451723/",
"group/6772307520967934477/",
"group/6772346171089224195/",
"group/1653410007620612/",
"group/6764700745963930119/",
"group/6739082636314018311/",
"group/6772365453856604686/",
"group/6772336329180054027/",
"group/6748073310543675912/",
"group/6772169189479154183/",
"group/6758949786176455175/",
"group/6760264790842540558/",
"about/",
"report/",
"media_partners/",
"cooperation/",
"media_cooperation/",
"contact/",
"user_agreement/",
"privacy_protection/",
"complain/",
"corrupt_report/",
"license/",
"business_license/",
"a3642705768/",
]

到了这一步，新问题又来了。这些都是字符串啊，如何计算彼此间的距离呢，显然欧式距离是行不通的。经过一番搜索，计算字符串的距离应用比较广泛的有两种：编辑距离和余弦距离。

编辑距离：编辑距离算法是根据单个字符来比较的,是一个字符串替换成另一个字符串的难度系数, 对距离很敏感. 两个句子中的字词一样, 但是位置变化, 编辑距离算出来的相似的也变化。
余弦距离：余弦相似度是一词为单位的, 对距离不敏感. "中国你好"和"你好中国"的相似度是1, 因为他们包含相同的词语且词语数量一样.

根据两个距离的计算方式，我直接选择了编辑距离用来计算URL的相似度，因为/ac/和/ca/两个URL是不一样的，所有需要算法对位置敏感。

def edit_distance(str1, str2):
    len_str1 = len(str1) + 1
    len_str2 = len(str2) + 1
    # 创建矩阵
    matrix = [0 for n in range(len_str1 * len_str2)]
    #矩阵的第一行
    for i in range(len_str1):
        matrix[i] = i
    # 矩阵的第一列
    for j in range(0, len(matrix), len_str1):
        if j % len_str1 == 0:
            matrix[j] = j // len_str1
    # 根据状态转移方程逐步得到编辑距离
    for i in range(1, len_str1):
        for j in range(1, len_str2):
            if str1[i-1] == str2[j-1]:
                cost = 0
            else:
                cost = 1
            matrix[j*len_str1+i] = min(matrix[(j-1)*len_str1+i]+1,
                matrix[j*len_str1+(i-1)]+1,matrix[(j-1)*len_str1+(i-1)] + cost)

    return matrix[-1]

既然距离选择好了，那么如何实现算法呢，前面说了算法是先开始随机选择中心然后聚类之后再计算新的中心，问题来了，虽然可以通过编辑距离聚类所有URL，但是如何计算新的中心呢？怎么对URL做算术平均数呢？从数据上看是一维数据，那么能不能用编辑距离将URL映射到一维坐标上呢？应该不能，因为会产生矛盾，字符串’a’到’b’的编辑距离是1，字符串’b’到’c’的编辑距离也是1，'b’到’d’的编辑距离同样是1,而在一维坐标轴上，到同一点的距离相同的只有两种可能，所以这就矛盾了。

在解答这个思路之前，我们先解两道题
第一题：已经字符串a(变量a，不是字符’a’)和字符串b的编辑距离是3，字符串b和字符串c的编辑距离也是3，问字符串a和字符串c的编辑距离？应该是3-6，如果我想的没错的话。从b到a需要增删改三次操作，而从b到c也是增删改三次操作，如果这两个的操作相同或者接近的话，那么b到c也只需要三次；如果这两个操作完全不同，则b到c需要进行3+3次操作。

第二题：已经字符串a和字符串列表L中所有元素编辑距离之和为10，字符串b与L中所有元素编辑距离之和也为10，求a和b的编辑距离最大值。应该是20，当L只有一个元素时取得最大值，原理同上一题。当L元素个数逐渐增大时，a和b的距离逐渐缩小。

结论：如果a、b与L的所有元素距离之和接近，并且L元素个数足够大，我们认为a和b的距离也足够接近。

PS：以上两道题和结论只是我临时想出来的，如果有错误，还请指出。

那么这就引出了我的解决方案：
我们将URL本身作为a，其余URL作为L，计算a与L内所有元素的编辑距离之和，这个值就作为a的特征值。于是我们可以得到下面的一维数组，元素全部都是整数，这就是我们的样本数据。后面只要稍微处理一下，扔到k均值聚类器中就能将这些整数值划分类别。

[5485, 5408, 5437, 5417, 5623, 5418, 5435, 5467, 5600, 5477, 5435, 5458, 5439, 5492, 5426, 5463, 5432, 5442, 5432, 4893, 6969, 11500, 4947, 4856, 6982, 11405, 4918, 4844, 11390, 4905, 4885, 5783, 11581, 4939, 4879, 5768, 11670, 4934, 4863, 6950, 11523, 4916, 4839, 11443, 4890, 4859, 11416, 4902, 4855, 5818, 4908, 4951, 5920, 11442, 5016, 4911, 5781, 11354, 4961, 4971, 5788, 11357, 5026, 4872, 11378, 4923, 4898, 11418, 4946, 4867, 7064, 4915, 4830, 11410, 4884, 5007, 5770, 11597, 5077, 4858, 11588, 4910, 4972, 11262, 5023, 4875, 4941, 4870, 11525, 4912, 4868, 11519, 4919, 4916, 6942, 11417, 4966, 4876, 4929, 4875, 15107, 4934, 4847, 4900, 4943, 7013, 11375, 5000, 4956, 5013, 4905, 11391, 4960, 4942, 4992, 4910, 5772, 15140, 4967, 4868, 4912, 4860, 4924, 5030, 5769, 11372, 5076, 5008, 5773, 11482, 5050, 4985, 5044, 4899, 11408, 4950, 4974, 5037, 4918, 11427, 4962, 4899, 11467, 4958, 4843, 5789, 11513, 4905, 4872, 4924, 4965, 11659, 5012, 5003, 5782, 5057, 4948, 11537, 4996, 4880, 4929, 4911, 4966, 4852, 11484, 4901, 4983, 11384, 5038, 4894, 4957, 4866, 4879, 4839, 4960, 5009, 5021, 4882, 4848, 4940, 4847, 5023, 4958, 5588, 5481, 5798, 5428, 5844, 5569, 5606, 5789, 5485, 5518, 5749, 5630, 5285]

import numpy as np
import sklearn.cluster as sc
k = 6
x0 = [5485, 5408, 5437, 5417, 5623, 5418, 5435, 5467, 5600, 5477, 5435, 5458, 5439, 5492, 5426, 5463, 5432, 5442, 5432, 4893, 6969, 11500, 4947, 4856, 6982, 11405, 4918, 4844, 11390, 4905, 4885, 5783, 11581, 4939, 4879, 5768, 11670, 4934, 4863, 6950, 11523, 4916, 4839, 11443, 4890, 4859, 11416, 4902, 4855, 5818, 4908, 4951, 5920, 11442, 5016, 4911, 5781, 11354, 4961, 4971, 5788, 11357, 5026, 4872, 11378, 4923, 4898, 11418, 4946, 4867, 7064, 4915, 4830, 11410, 4884, 5007, 5770, 11597, 5077, 4858, 11588, 4910, 4972, 11262, 5023, 4875, 4941, 4870, 11525, 4912, 4868, 11519, 4919, 4916, 6942, 11417, 4966, 4876, 4929, 4875, 15107, 4934, 4847, 4900, 4943, 7013, 11375, 5000, 4956, 5013, 4905, 11391, 4960, 4942, 4992, 4910, 5772, 15140, 4967, 4868, 4912, 4860, 4924, 5030, 5769, 11372, 5076, 5008, 5773, 11482, 5050, 4985, 5044, 4899, 11408, 4950, 4974, 5037, 4918, 11427, 4962, 4899, 11467, 4958, 4843, 5789, 11513, 4905, 4872, 4924, 4965, 11659, 5012, 5003, 5782, 5057, 4948, 11537, 4996, 4880, 4929, 4911, 4966, 4852, 11484, 4901, 4983, 11384, 5038, 4894, 4957, 4866, 4879, 4839, 4960, 5009, 5021, 4882, 4848, 4940, 4847, 5023, 4958, 5588, 5481, 5798, 5428, 5844, 5569, 5606, 5789, 5485, 5518, 5749, 5630, 5285]
#x0.remove(17741)
#print(max(x0))
x = np.array([[i] for i in x0])
model = sc.KMeans(n_clusters=k)
model.fit(x)
pred_y = model.labels_
centers = model.cluster_centers_
print(pred_y)
for i in range(k):
    if len(x[pred_y==i]) == 4:
        print(np.argwhere(pred_y==i))
for i in range(k):
    print(len(x[pred_y==i]))

有时候你会发现，有些网站的URL并不是全部都是整齐的，往往都会出现一些异常URL，当对他做上面的处理时，某些样本特征会很大，这样导致这些被分到一个类，比如我有一次遇到了一个其他都在4000-8000的范围，唯独有几个却是10000多了，这样聚类的效果很不理想，因为这几个样本，削弱了其他样本间的差异，而这几个URL也大都不属于详情页或者列表页的URL。所以我们需要去掉他们。如何让程序自动去掉异常数据呢？

根据需求，我们只需要聚成两类。但如果我聚成三类或者更多的话是不是就可以区分这些异常数据？所以我们一开始先设定K为5或者6然后将类别占比小于5%的剔除，再次聚类为2，这样就达到了去掉噪声的效果。代码改天敲。

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