视频作者：菜菜TsaiTsai
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n_clusters是KMeans中的k，表示着我们告诉模型我们要分几类。这是KMeans当中唯一一个必填的参数，默认为8类，但通常我们的聚类结果会是一个小于8的结果。
在自建数据集上演示KMeans的基本使用

from sklearn.datasets import make_blobs
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
from sklearn.cluster import KMeansX,y = make_blobs(n_samples=500,n_features=2,centers=4,random_state=1)fig,ax1 = plt.subplots(1)
# fig为画布，ax1为对象，画图需要在对象上画图，例如ax1.plot()
# 相比于之前直接画图，这里利用的是子图对象，里面1表示有1个图。如果只有一个数字，就像上面的情况，不同的子图在同一列上堆叠。两个数subplots(2,3)就是熟悉的两行三列的子图
# 需要注意的是，由于subplots(1)只有一个子图，因此ax1只有一个对象，如果有多个子图ax1就会成为一个列表，需要选择其中的元素来使用fig,ax1 = plt.subplots(1)
ax1.scatter(X[:,0],X[:,1],marker='o',s=8)
plt.show()

color = ['red','pink','orange','grey']
fig,ax1 = plt.subplots(1)
for i in range(4):ax1.scatter(X[y==i,0],X[y==i,1],c=color[i],s=8,marker='o')
plt.show()

这里为了展示KMeans的聚类效果，所以k先设定为3

n_clusters = 3
cluster = KMeans(n_clusters=n_clusters,random_state=0).fit(X)
# 建模的目的是为了找出质心
# 这就告诉我们建模后的模型可以用于预测新的数据集y_pred = cluster.labels_ # labels_返回fit输入的矩阵的聚类结果
y_pred.shape,set(y_pred)
---
((500,), {0, 1, 2})pre = cluster.fit_predict(X)
# fit和predict可以分开，假设我们有一个极大的数据集500000条数据，我们切片取出2000条来fit建模，然后predict用于整个500000的数据集上，速度回快很多，效果不会差太多
pd.Series(pre == y_pred).value_counts()
---
True    500
dtype: int64cluster_smallsub = KMeans(n_clusters=n_clusters,random_state=0).fit(X[:200])
y_pred_ = cluster_smallsub.predict(X)
pd.Series(y_pred == y_pred_).value_counts()
# 这个能说明用整体样本中取出来的小样本进行聚类，效果也可以很好
# 这里需要注意的是，进行不同的尝试的时候可能会出现大量False，这是因为在两次聚类时使用的标签不同
# 例如第一次聚类123属于同一类，标签为0，第二次聚类123也属于同一类，但标签为1，这时就会出现大量False
---
True     499
False      1
dtype: int64# 质心
centroid = cluster.cluster_centers_
centroid
---
array([[-8.09286791, -3.50997357],[-1.54234022,  4.43517599],[-7.0877462 , -8.08923534]])centroid = cluster_smallsub.cluster_centers_
# 如果上面两个聚类的结果出现大量False这里可以对比质心，只要质心差不多，就可以认为聚类效果基本相同
centroid
---
array([[-8.17006713, -3.44720552],[-1.44388438,  4.52237093],[-7.3963476 , -8.08221442]])# 整体平方和
inertia = cluster.inertia_
inertia
---
1903.5342237665059color = ['red','pink','orange']fig,ax1 = plt.subplots(1)for i in range(n_clusters):ax1.scatter(X[y_pred==i,0],X[y_pred==i,1],c=color[i],s=8,marker='o')ax1.scatter(centroid[:,0],centroid[:,1],c='k',s=20,marker='x')
plt.show()

其实inertia来评价KMeans效果有很大的局限性

n_clusters = 4
cluster_ = KMeans(n_clusters=n_clusters,random_state=0).fit(X)
inertia_ = cluster_.inertia_
inertia_
---
908.3855684760603n_clusters = 5
cluster_ = KMeans(n_clusters=n_clusters,random_state=0).fit(X)
inertia_ = cluster_.inertia_
inertia_
---
811.0952123653016n_clusters = 6
cluster_ = KMeans(n_clusters=n_clusters,random_state=0).fit(X)
inertia_ = cluster_.inertia_
inertia_
---
728.2827697678249n_clusters = 500
cluster_ = KMeans(n_clusters=n_clusters,random_state=0).fit(X)
inertia_ = cluster_.inertia_
inertia_
---
0.0

可以看到，随着k的增大，KMeans的inertia单调减小，甚至当k=样本个数的时候inertia为0。我们生成数据集的时候指定有4簇，因此我们可以认为4簇是最好的，但是如果单纯的追求最小化inertia，我们甚至可设定k=500，显然这是错误的，所以我们要寻找更好的指标
这个例子也告诉我们，我们最小化inertia的前提是：有一个确定n_clusters