所谓聚类分析，就是给定一个元素集合D，其中每个元素具有n个观测属性，对这些属性使用某种算法将D划分成K个子集，要求每个子集内部的元素之间相似度尽可能高，而不同子集的元素相似度尽可能低。聚类分析是一种无监督的观察式学习方法，在聚类前可以不知道类别甚至不用给定类别数量。目前聚类广泛应用于统计学、生物学、数据库技术和市场营销等领域。

聚类算法有很多种，如K-means（K均值聚类）、K中心聚类、密度聚类、谱系聚类、最大期望聚类等。这里我们重点介绍K-means聚类算法，该算法的基本思想是以空间中K个点为中心进行聚类，对最靠近它们的对象归类。通过迭代的方法，逐次更新各聚类中心的值，直至得到最好的聚类结果。K-means算法实现简单、计算速度快、原理易于理解、具有理想的聚类效果，因此该算法是公认的经典数据挖掘方法之一。

例如对于常见的二维数据集，设计K-means聚类方法，对80个二维数据点进行聚类分析。K-means算法的Python语言实现及处理过程如下：

如下图所示的80个二维样本数据集，存储为testSet文本文档。经过数据预处理和简单分析，得知该数据集共有4个类别，因而能确定聚类数K为4。

首先导入必要的模块：

import kmeans

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

from math import sqrt

（1） 从文件加载数据集

构建数据矩阵，从文本中逐行读取数据，形成供后继使用的数据矩阵。

dataSet=[]

fileIn=open('testSet.txt')

for line in fileIn.readlines():

    lineArr=line.strip().split('\t')

    dataSet.append([float(lineArr[0]),float(lineArr[1])])

（2） 调用kmeans算法进行数据聚类

通过以下命令调用设计的kmeans模块，进行数据聚类。

dataSet=np.mat(dataSet)

k=4

centroids,clusterAssment=kmeans.kmeanss(dataSet,k)

kmeans模块主要包含如下几个函数。

距离度量函数。这里使用的是欧氏距离，计算过程如下：

def eucDistance(vec1,vec2):

   return sqrt(sum(pow(vec2-vec1,2)))

初始聚类中心选择。从数据集中随机选择K个数据点，用作初始聚类中心。

def initCentroids(dataSet,k):

    numSamples,dim=dataSet.shape

    centroids=np.zeros((k,dim))

    for i in range(k):

        index=int(np.random.uniform(0,numSamples))

        centroids[i,:]=dataSet[index,:]

    return centroids

K-Means 聚类算法。该算法会创建k个质心，然后将每个点分配到最近的质心，再重新计算质心。这个过程重复数次，直到数据点的簇分配结果不再改变位置。

def kmeanss(dataSet,k):

numSamples=dataSet.shape[0]

    clusterAssement=np.mat(np.zeros((numSamples,2)))

    clusterChanged=True

    ##step1:init centroids

    centroids=initCentroids(dataSet,k)

    while clusterChanged:

        clusterChanged=False

        for i in range(numSamples):

            minDist = 100000.0

            minIndex=0

            ##step2 find the centroid who is closest

            for j in range(k):

                distance=eucDistance(centroids[j,:],dataSet[i,:])

                if distance < minDist:

                    minDist=distance

                    minIndex=j

            ##step3: update its cluster

            clusterAssement[i,:]=minIndex,minDist**2

            if clusterAssement[i,0]!=minIndex:

                clusterChanged=True

        ##step4: update centroids

        for j in range(k):

            pointsInCluster=dataSet[np.nonzero(clusterAssement[:,0].A==j)[0]]

            centroids[j,:]=np.mean(pointsInCluster,axis=0)

    print ('Congratulations,cluster complete!')

    return centroids,clusterAssement

聚类结果显示。将聚类划分在的不同簇的数据，用不同的颜色和符号进行显示，同时画出最终的聚类中心。

def showCluster(dataSet,k,centroids,clusterAssement):

numSamples,dim=dataSet.shape

mark=['or','ob','og','ok','^r','+r','<r','pr']

if k > len(mark):

          print("Sorry!")

          return 1

for i in np.xrange(numSamples):

          markIndex=int(clusterAssement[i,0])

          plt.plot(centroids[i,0],centroids[i,1],mark[i],markersize=12)

plt.show()

（3） 聚类结果显示

对80个二维数据，使用K-means方法进行聚类，聚类结果如图13-5所示，迭代后的聚类中心用方形表示，其他数据用不同颜色的原点表示。

图 二维数据的聚类结果