K均值演算法--應用

1. 應用K-means演算法進行圖片壓縮

讀取一張圖片

觀察圖片文件大小，占記憶體大小，圖片數據結構，線性化

用kmeans對圖片像素顏色進行聚類

獲取每個像素的顏色類別，每個類別的顏色

壓縮圖片生成：以聚類中收替代原像素顏色，還原為二維

觀察壓縮圖片的文件大小，占記憶體大小

from sklearn.datasets import load_sample_image
from sklearn.cluster import KMeans
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import matplotlib.image as img
import sys
# 從庫中讀取一張照片
china = load_sample_image('china.jpg')

# 顯示原圖片
plt.imshow(china)
plt.show()

# 壓縮圖片
image = china[::3, ::3] 
x = image.reshape(-1, 3)
plt.imshow(image)
plt.show()

#使用機器學習K-Means演算法壓縮
# 定義聚類中心
n_colors = 64 
model = KMeans(n_colors)
#預測
label = model.fit_predict(x)
colors = model.cluster_centers_
# 然後用聚類中心的顏色代替原來的顏色值。
new_image = colors[label].reshape(image.shape)
# 圖片轉換為 8位無符號整型
new_image = new_image.astype(np.uint8)
plt.imshow(new_image)
plt.show()

第一張原圖

第二張壓縮圖

 第三張使用KMeans演算法壓縮圖片

保存圖片

查看原圖和壓縮圖所占記憶體大小

2. 觀察學習與生活中可以用K均值解決的問題。

從數據-模型訓練-測試-預測完整地完成一個應用案例。

import matplotlib.pyplot as plt
import sklearn.datasets as ds
import matplotlib.colors
#造數據
N=800
centers=4
# 生成2000個（預設）2維樣本點集合，中心點5個
data,y=ds.make_blobs(N,centers=centers,random_state=0)
#原始數據分佈
#pylot使用rc配置文件來自定義圖形的各種預設屬性，包括窗體大小、每英寸的點數、線條寬度、顏色、樣式、坐標軸、坐標和網路屬性、文本、字體等。
matplotlib.rcParams['font.sans-serif'] = [u'SimHei']
matplotlib.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
cm = matplotlib.colors.ListedColormap(list('rgbm'))
plt.scatter(data[:,0],data[:,1],c=y,cmap=cm)
plt.title(u'原始數據分佈')
plt.grid()
plt.show()

#使用K-Means演算法
from sklearn.cluster import KMeans
# n_clusters=k
model=KMeans(n_clusters=3,init='k-means++')
#聚類預測
y_pre=model.fit_predict(data)
plt.scatter(data[:,0],data[:,1],c=y_pre,cmap=cm)
plt.title(u'K-Means聚類')
plt.grid()
plt.show()

#查看原數據
print(data[:,0],data[:,1])

# 查看預測後數據
print(y_pre)

文本聚類

# -*- coding: utf-8 -*-
import os
import re
from os import listdir
import jieba
from sklearn import feature_extraction
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfTransformer
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
from sklearn.cluster import KMeans
 
all_file=listdir('E:/201706120017賴志豪.txt') #獲取文件夾中所有文件名#數據集地址
outputDir="E:/output.txt" #結果輸出地址
labels=[] #用以存儲名稱
corpus=[] #空語料庫
size=200#測試集容量
 
def buildSW():
    '''停用詞的過濾'''
    typetxt=open('word.txt') #停用詞文檔地址
    texts=['\u3000','\n',' '] #爬取的文本中未處理的特殊字元
    '''停用詞庫的建立'''
    for word in typetxt:
        word=word.strip()
        texts.append(word)
    return texts
 
def buildWB(texts):
    '''語料庫的建立'''
    for i in range(0,len(all_file)):
        filename=all_file[i]
        filelabel=filename.split('.')[0]
        labels.append(filelabel) #名稱列表
        file_add='***'+ filename #數據集地址
        doc=open(file_add,encoding='utf-8').read()
        data=jieba.cut(doc) #文本分詞
        data_adj=''
        delete_word=[]
        for item in data:
            if item not in texts: #停用詞過濾
                # value=re.compile(r'^[0-9]+$')#去除數字
                value = re.compile(r'^[\u4e00-\u9fa5]{2,}$')#只匹配中文2字詞以上
                if value.match(item):
                    data_adj+=item+' '
            else:
                delete_word.append(item)
        corpus.append(data_adj) #語料庫建立完成
    # print(corpus)
    return corpus
 
def countIdf(corpus):
    vectorizer=CountVectorizer()#該類會將文本中的詞語轉換為詞頻矩陣，矩陣元素a[i][j] 表示j詞在i類文本下的詞頻
    transformer=TfidfTransformer()#該類會統計每個詞語的tf-idf權值
    tfidf=transformer.fit_transform(vectorizer.fit_transform(corpus))#第一個fit_transform是計算tf-idf，第二個fit_transform是將文本轉為詞頻矩陣
    weight=tfidf.toarray()#將tf-idf矩陣抽取出來，元素a[i][j]表示j詞在i類文本中的tf-idf權重

 
    return weight
 
def Kmeans(weight,clusters,correct):
    mykms=KMeans(n_clusters=clusters)
    y=mykms.fit_predict(weight)
    result=[]
 
    for i in range(0,clusters):
        label_i=[]
        gp=0
        jy=0
        xz=0
        ty=0
        for j in range(0,len(y)):
            if y[j]==i:
                label_i.append(labels[j])
                type=labels[j][0:2]
                if(type=='gp'):
                    gp+=1
                elif(type=='jy'):
                    jy+=1
                elif(type=='xz'):
                    xz+=1
                elif(type=='ty'):
                    ty+=1
        max=jy
        type='教育'
        if(gp>jy):
            max=gp
            type='股票'
        if(max<xz):
            max=xz
            type='星座'
        if(max<ty):
            max=ty
            type='體育'
        correct[0]+=max
        result.append('類別'+'('+type+')'+':'+str(label_i))
    return result
 
def output(result,outputDir,clusters):
    outputFile='out'
    type='.txt'
    count=0
    while(os.path.exists(outputDir+outputFile+type)):
        count+=1
        outputFile='out'+str(count)
    doc = open(outputDir+outputFile+type, 'w')
    for i in range(0,clusters):
        print(result[i], file=doc)
    print('本次分類總樣本數目為:'+str(size)+' 其中正確分類數目為:'+str(correct[0])+' 正確率為：'+str(correct[0]/size), file=doc)
    doc.close()
 
texts=buildSW()
corpus=buildWB(texts)
weight=countIdf(corpus)
clusters=4
correct=[0]#正確量
result=Kmeans(weight,clusters,correct)
output(result,outputDir,clusters)
print('finish')

詞頻統計結果