使用sklearn对iris数据集进行聚类分析

导入库

import numpy as np
import pandas as pd

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler

%matplotlib inline
sns.set(style="white")
pd.set_option("display.max_rows", 1000)

sklearn自带iris数据集（nrow=150）

• 4个预测变量
• 3分类结局

iris = load_iris()
X = iris["data"]
Y = iris["target"]

display(X[:5])
display(pd.Series(Y).value_counts())

Y = Y.reshape(-1, 1) # Y的形状转换为[150, 1]

array([[5.1, 3.5, 1.4, 0.2],
       [4.9, 3. , 1.4, 0.2],
       [4.7, 3.2, 1.3, 0.2],
       [4.6, 3.1, 1.5, 0.2],
       [5. , 3.6, 1.4, 0.2]])

2    50
1    50
0    50
dtype: int64

data = pd.DataFrame(np.concatenate((X, Y), axis=1),
                    columns=["x1", "x2", "x3", "x4", "y"])
data["y"] = data["y"].astype("int64")
data.head()   

	x1	x2	x3	x4	y
0	5.1	3.5	1.4	0.2	0
1	4.9	3.0	1.4	0.2	0
2	4.7	3.2	1.3	0.2	0
3	4.6	3.1	1.5	0.2	0
4	5.0	3.6	1.4	0.2	0

观察数据分布

4个预测变量两两散点图

sns.pairplot(data, hue="y")

数据标准化

Kmeans聚类前应对数据进行标准化

scaler = MinMaxScaler()
data.iloc[:, :4] = scaler.fit_transform(data.iloc[:, :4])
data.head()

	x1	x2	x3	x4	y
0	0.222222	0.625000	0.067797	0.041667	0
1	0.166667	0.416667	0.067797	0.041667	0
2	0.111111	0.500000	0.050847	0.041667	0
3	0.083333	0.458333	0.084746	0.041667	0
4	0.194444	0.666667	0.067797	0.041667	0

设置类别数为3，进行Kmeans聚类

clus = KMeans(n_clusters=3)
clus = clus.fit(data.iloc[:, 1:4])

聚类完成后150个样本的聚类标签

clus.labels_

array([0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,
       0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,
       0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 2, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1,
       1, 1, 1, 1, 2, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 2, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 2, 1, 1,
       1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 1, 2, 2, 2,
       2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 1, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2,
       2, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2], dtype=int32)

聚类完成后三个聚类中心

clus.cluster_centers_

array([[0.595     , 0.07830508, 0.06083333],
       [0.2975    , 0.55661017, 0.50583333],
       [0.42916667, 0.76745763, 0.8075    ]])

聚类的评估指标

clus.inertia_

4.481991774793322

确定最佳聚类数目

尝试不同的类别数，查看criterion值（越小越好），画出“肘线图”

L = []
for i in range(1, 9):
    clus = KMeans(n_clusters=i)
    clus.fit(data.iloc[:, 1:3])
    L.append([i, clus.inertia_])
L = pd.DataFrame(L, columns=["k", "criterion"])
L

	k	criterion
0	1	18.253249
1	2	5.106290
2	3	3.312646
3	4	2.585065
4	5	1.946648
5	6	1.637264
6	7	1.387541
7	8	1.175937

sns.pointplot(x="k", y="criterion", data=L)
sns.despine()

根据选定的聚类模型，对样本进行预测

从“肘线图”可看出最佳类别数等于3或4较好，此处使用3

clus = KMeans(n_clusters=3)
clus = clus.fit(data.iloc[:, 1:4])
data["pred"] = clus.predict(data.iloc[:, 1:4])

data.loc[data["pred"] == 0, "Pred"] = 11
data.loc[data["pred"] == 1, "Pred"] = 0
data.loc[data["pred"] == 2, "Pred"] = 2
data.loc[data["Pred"] == 11, "Pred"] = 1
data["Pred"] = data["Pred"].astype("int64")
data.head()

	x1	x2	x3	x4	y	pred	Pred
0	0.222222	0.625000	0.067797	0.041667	0	1	0
1	0.166667	0.416667	0.067797	0.041667	0	1	0
2	0.111111	0.500000	0.050847	0.041667	0	1	0
3	0.083333	0.458333	0.084746	0.041667	0	1	0
4	0.194444	0.666667	0.067797	0.041667	0	1	0

画出预测混淆矩阵，计算准确率

df = pd.crosstab(data["y"], data["Pred"])
df

Pred	0	1	2
y
0	50	0	0
1	0	46	4
2	0	4	46

L = []
for i in range(df.shape[0]):
    for j in range(df.shape[1]):
        if i != j:
            L.append(df.iloc[i, j])
print("预测准确率为：", round((150 - sum(L)) / 150 * 100, 1), "%")

预测准确率为： 94.7 %

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