python k-means聚类算法 物流分配预测实战（超详细，附源码）

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聚类是一类机器学习基础算法的总称。

聚类的核心计算过程是将数据对象集合按相似程度划分成多个类，划分得到的每个类称为聚类的簇

聚类不等于分类，其主要区别在于聚类所面对的目标类别是未知的

k-means聚类也称为K均值聚类算法，是典型的聚类算法，对于给定的数据集和需要划分的类数K，算法根据距离函数进行迭代处理，动态 的把数据划分成K个簇，直到收敛为止，簇中心也称为聚类中心

先来个小例子

这个是通过聚类算法对鸢尾花数据集的预测结果

代码如下

from sklearn.cluster importKMeansfrom sklearn importdatasetsimportnumpy as npiris=datasets.load_iris()x=iris.datay=iris.targetclf=KMeans(n_clusters=3)model=clf.fit(x)predicted=model.predict(x)print("预测值",predicted)print("真实值",y)print()

同样地k-means聚类算法广泛地应用于人群分类，图像分割，物种聚类等等问题中

下面以一个物流配送问题为例进行详细讲解

问题描述：双十一期间，物流公司要给某城市的50个客户配送货物，假设公司只有5辆货车，客户的地理坐标在txt文件中，如何配送效率最高

问题分析：使用k-means算法，将地址数据分为5类，由于每一类客户地址相近，可以分配给同一台货车

原地图如下

经过聚类分析后结果如下

很明显根据客户的地址分为5个簇，每个簇由一台货车集中配送

源代码如下

#coding=utf-8from numpy import *from matplotlib import pyplot as pltimport matplotlib; matplotlib.use('TkAgg')def disteclud(veca,vecb):return sqrt(sum(power(veca-vecb,2)))def initcenter(dataset,k):print('2.initalize cluster center')shape=dataset.shapen=shape[1]classcenter=array(zeros((k,n)))for j in range(n):firstk=dataset[:k,j]classcenter[:,j]=firstkreturnclasscenterdef mykmeans(dataset,k):m=len(dataset)clusterpoints=array(zeros((m,2)))classCenter=initcenter(dataset,k)clusterchanged=Trueprint('3.recompute and reallocated')while clusterchanged:clusterchanged=Falsefor i in range(m):mindist=infminindex=-1for j in range(k):distji=disteclud(classCenter[j,:],dataset[i,:])if distji<mindist:mindist=distji;minindex=jif clusterpoints[i,0]!=minindex:clusterchanged=Trueclusterpoints[i,:]=minindex,mindist**2for cent in range(k):ptsinclust=dataset[nonzero(clusterpoints[:,0]==cent)[0]]classCenter[cent,:]=mean(ptsinclust,axis=0)return classCenter,clusterpointsdef show(dataset,k,classCenter,clusterPoints):print('4.load the map')fig=plt.figure()rect=[0.1,0.1,1.0,1.0]axprops=dict(xticks=[],yticks=[])ax0=fig.add_axes(rect,label='ax1',frameon=False)imgp=plt.imread(r'C:\Users\Admin\Desktop\city.png')ax0.imshow(imgp)ax1=fig.add_axes(rect,label='ax1',frameon=False)print('5.show the clusters')numsamples=len(dataset)mark=['ok','^b','om','og','sc']for i in range(numsamples):markindex=int(clusterPoints[i,0])%kax1.plot(dataset[i,0],dataset[i,1],mark[markindex])for i in range(k):markindex=int(clusterPoints[i,0])%kax1.plot(classCenter[i,0],classCenter[i,1],'^r',markersize=12)plt.show()print('1. load the dataset')dataset=loadtxt(r'C:\Users\Admin\Desktop\testSet.txt')k=5classCenter,clssspoints=mykmeans(dataset,k)show(dataset,k,classCenter,clssspoints)

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