k-means++
目次
k-means++¶
# Google Colaboratory で実行する場合はインストールする
if str(get_ipython()).startswith("<google.colab."):
!pip install japanize_matplotlib
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn.datasets import make_blobs
---------------------------------------------------------------------------
ModuleNotFoundError Traceback (most recent call last)
Input In [2], in <cell line: 2>()
1 import numpy as np
----> 2 import matplotlib.pyplot as plt
4 from sklearn.cluster import KMeans
5 from sklearn.datasets import make_blobs
ModuleNotFoundError: No module named 'matplotlib'
# 表示する文字サイズを調整
plt.rc("font", size=20)
plt.rc("legend", fontsize=16)
plt.rc("xtick", labelsize=14)
plt.rc("ytick", labelsize=14)
# youtube動画を表示
import IPython.display
from IPython.display import Image
np.random.seed(777)
k-means++とランダムな初期値選択の比較¶
randomとkmeans++との間のクラスタリングの結果を比較します。
k-means++は左上のクラスタを2つに分けてしまう場合があることを確認できます。
※この例ではあえて max_iter=1 を指定しています。
n_samples = 3000
random_state = 11711
X, y = make_blobs(
n_samples=n_samples, random_state=random_state, cluster_std=1.5, centers=8
)
plt.figure(figsize=(8, 8))
for i in range(10):
# random/k-means++を比較, クラスタリングに使用するデータは毎回ランダムに決める
rand_index = np.random.permutation(1000)
X_rand = X[rand_index]
y_pred_rnd = KMeans(
n_clusters=5, random_state=random_state, init="random", max_iter=1, n_init=1
).fit_predict(X_rand)
y_pred_kpp = KMeans(
n_clusters=5, random_state=random_state, init="k-means++", max_iter=1, n_init=1
).fit_predict(X_rand)
plt.figure(figsize=(10, 2))
plt.subplot(1, 2, 1)
plt.title(f"random")
plt.scatter(X_rand[:, 0], X_rand[:, 1], c=y_pred_rnd, marker="x")
plt.subplot(1, 2, 2)
plt.title(f"k-means++")
plt.scatter(X_rand[:, 0], X_rand[:, 1], c=y_pred_kpp, marker="x")
plt.show()
plt.tight_layout()
plt.show()
<Figure size 576x576 with 0 Axes>
<Figure size 432x288 with 0 Axes>