Question

我正在尝试实现K-Means聚类算法，但是我经常遇到以下错误

C:\Users\andre\AppData\Roaming\Python\Python37\site-packages\numpy\core\fromnumeric.py:3257:
    RuntimeWarning: Mean of empty slice.
out=out, **kwargs)

C:\Users\andre\AppData\Roaming\Python\Python37\site-packages\numpy\core\_methods.py:161:
    RuntimeWarning: invalid value encountered in double_scalars
ret = ret.dtype.type(ret / rcount)

我将问题追溯到我的代码部分，该部分尝试通过取平均值来查找新质心。 “点”将变成一个空数组，导致我陷入while循环中。我不明白为什么。

import numpy as np
from copy import deepcopy

def compute_euclidean_distance(vec1,vec2,ax):
    return np.linalg.norm(vec1 - vec2, axis = ax)

def initalise_centroids(dataset, k):
    rand_x = np.random.randint(np.min(dataset),np.max(dataset), size =k)
    rand_y = np.random.randint(np.min(dataset),np.max(dataset), size =k)
    centroids = np.array(list(zip(rand_x,rand_y)), dtype=np.float32)
    return centroids

def kmeans(dataset, k):
    err = 0
    cent = initalise_centroids(dataset,k)
    cOld = np.zeros(cent.shape)
    clusters = np.zeros(len(dataset))
    err = compute_euclidean_distance(cent, cOld, None)
    count = 0

    while err !=0:

        for i in range(len(dataset)):
            dist = compute_euclidean_distance(dataset[i], cent, 1)
            cluster = np.argmin(dist)
            clusters[i] = cluster

        cOld= deepcopy(cent)

        for i in range(k):
            points = [dataset[j] for j in range(len(dataset)) if clusters [j] == i ]
            cent[i] = np.mean(points,axis =0)

        err = compute_euclidean_distance(cent, cOld, None)
        print(err)
        count +=1

    return cent,clusters,err

Answer 1

我注意到两件事：

您的循环while err != 0很可能永远不会到达。通常，用户将设置一个错误阈值，以便当实际错误低于该值时，循环将退出。在Sklearn的Kmeans文档中，您可以在tol参数中看到这一点。
您的第二个for loop假定每个聚类将分配一些点。事实并非如此。例如，我使用以下输入[(1,100),(1,100),(100,100)], 2运行了您的代码。您会认为该算法将收敛为前两个点和最后一个点的两个聚类。
但是，当算法首次初始化随机聚类中心时，它分配了[[29,78],[62,25]]。在这种情况下，我的所有点首先都分配到了群集0中。
因此，当您的第二个循环遍历range(k)的所有值时，群集1没有任何意义，这就是为什么您可能在输出中看到nan值的原因。

您可能希望查看其他群集中心初始化算法，例如k-means++

希望有帮助！

在k均值聚类矢量量化过程中不了解这些RuntimeWarnings

1 个答案: