【七夕福利】k均值聚类算法告诉你到哪里找对象

一年一度的中国情人节又到了，广大单身狗们是不是又在发愁自己的终身大事呢？不要慌，今年有机器学习的各种算法来帮大家，我们在这里挑一款比较简单的叫做k均值聚类的算法给大家做一个示范。

k均值算法

如果没有接触过机器学习的话，一听这个名字k均值算法，是不是有一种很高大上的感觉呢？再看看维基百科的介绍，更蒙了：

k-平均算法源于信号处理中的一种向量量化方法，现在则更多地作为一种聚类分析方法流行于数据挖掘领域。k-平均聚类的目的是：把n个点（可以是样本的一次观察或一个实例）划分到k个聚类中，使得每个点都属于离他最近的均值（此即聚类中心）对应的聚类，以之作为聚类的标准。这个问题将归结为一个把数据空间划分为Voronoi cells的问题。

不要慌，跟着我一步一步往下走，最终我们还是只用寥寥几行代码搞定这个看上去很牛逼的东东。

获取数据

做任何算法之前，首先是要获取数据，数据来源很多种，可能是公开数据，可能是产品数据，可能是通过各种渠道收集上来的数据。在这里为了方便起见，我们还是跟上一篇一样，直接从国家统计局的第六次人口普查结果取数据，这一次我们取第《1-8 各地区分性别、受教育程度的6岁及以上人口》作为我们的数据来源。同样的，在读入数据之前，你需要简单地对csv文件作一下处理，把全国这一行删掉，把几列的名称改一下，然后读入数据：

df = pd.read_csv('chnedu.csv')

为了方便大家操作，我把做好的数据放在github上，点此下载。

处理数据

为了计算方便，我们对数据简单处理一下：

df['highedu'] = (df['大学本科小计'] + df['研究生小计']) / df['6岁及以上人口合计']
df['gender'] = df['6岁及以上人口男'] / df['6岁及以上人口女']

假定我们只从两个维度考虑问题，第1个维度是受过高等教育的人群占总人口的百分比，第2个维度是所有人口中的男女比例，实际上k均值算法可以处理很多维度，我们这里简化一下，是为了后面作图方便。

散点图

有了两个维度，一个作X轴，一个作Y轴，我们就可以开始画图了，是不是有点迫不及待了呢？简单，寥寥数行代码而已：

fig = plt.figure(figsize = (9,7))
ax1 = fig.add_subplot(111)
ax1.scatter(df['gender'], df['highedu'], c = 'r', marker = 'o')
plt.show()

第1行定义图片大小，第2行添加子图，第3行指定要画散点图，X轴用男女性别比，Y轴用高等教育比，第4行画图：

唔，从图上看，好像是地区之间有点差异，但是我们完全不知道哪个点对应哪个省区，下面我们把省区的名字显示在图上：

for i, txt in enumerate(df['地区']):
    ax1.annotate(txt, (df['gender'][i], df['highedu'][i]))

这回明显看出来了，北京、上海、天津受过高等教育的人群比例远高于全国其它省份，从男女比例上来看，天津的男性要远多于女性（是这样吗？请天津的朋友告诉我），而河南是全国所有省份里男女比最接近1比1的，其它所有地方都是男多女少的局面。北京、上海男性略多于女性，但还没有达到天津这样的差异，天津似乎是个适合大龄女青年找对象的好地方，如果追求高学历的话，北京上海也不错。

但是，不要急，别忘了，我们上面的X轴是以全部人口的男女比例做的，那么如果只看高学历人群的男女比例呢？我们把X轴的计算公式换一下，其他什么都不变，再来看一下：

df['gender'] = (df['大学本科男'] + df['研究生男']) / (df['大学本科女'] + df['研究生女'])

这回数据变得有点不一样了，在所有受过高等教育的人里面，北京女性的受教育程度明显较高，天津也不差，上海则是男性要多于女性。这告诉我们什么呢？如果你是一个大龄女青年，你到上海找到另一半的可能性要高于北京和天津。

k均值聚类

最后，我们再把所有这些点分一个类，以供全国朋友们参考。这时候就要用到k均值聚类算法了，代码也很简单：

from sklearn.cluster import KMeans

kmeans = KMeans(n_clusters = 4)
X_clustered = kmeans.fit_predict(df[['gender', 'highedu']])

LABEL_COLOR_MAP = {0:'r', 1:'g', 2:'b', 3:'m'}
label_color = [LABEL_COLOR_MAP[l] for l in X_clustered]

ax1.scatter(df['gender'], df['highedu'], c = label_color, marker = 'o')

第1行引入算法，第2行创建算法，这里我们指定分成4类，当然你也可以指定3类或5类，第3行机器会自动运行算法把数据分开，接下来的2行是给分开的类每一类一个不同的颜色，最后我们把点画在图上：

最后的分类结果其实满有意思，我们并没有告诉机器任何事实，而机器根据数据自动把东北、华北和西北（大致）分在了第一集团里面。以上就是k均值聚类的用法，主要作用就是机器自动分类，但最终对于分类的解读还是需要由人的大脑来完成，也许在这里的意义是说，如果你要在全国开设婚姻介绍所的话，也许可以根据这样的分类建立分部。同时我们看到，选择不同的座标轴参数对于分类算法的最终结果影响是巨大的，如果你要得到更加真实准确的结果，还应该把人口年龄分布、婚姻状况以及其它更多因素考虑进来，这里只是一个简单的演示，只是想告诉大家使用Python进行机器学习有多么的简单。

美化

为了让我们的图形更漂亮一些，我们只需要在代码的最开始处添加2行代码：

import seaborn as sns
sns.set()

引入seaborn这个库，它本身是对matplotlib的一个扩充，新增了很多图形，但即使什么都不做，它也能自动让图形比原生的matplotlib漂亮一些：

最后，附上完整代码：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
from sklearn.cluster import KMeans

sns.set()

df = pd.read_csv('chnedu.csv')
df['highedu'] = (df['大学本科小计'] + df['研究生小计']) / df['6岁及以上人口合计']
df['gender'] = (df['大学本科男'] + df['研究生男']) / (df['大学本科女'] + df['研究生女'])

plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']

fig = plt.figure(figsize = (9,7))
ax1 = fig.add_subplot(111)

kmeans = KMeans(n_clusters = 5)
X_clustered = kmeans.fit_predict(df[['gender', 'highedu']])

LABEL_COLOR_MAP = {0:'r', 1:'g', 2:'b', 3:'m', 4:'k'}
label_color = [LABEL_COLOR_MAP[l] for l in X_clustered]

ax1.scatter(df['gender'], df['highedu'], c = label_color, marker = 'o')

for i, txt in enumerate(df['地区']):
    ax1.annotate(txt, (df['gender'][i], df['highedu'][i]))

plt.show()

交互

用matplotlib做的图是静态的，没有交互效果，如果我们希望鼠标移上去时有相应的动作，那么应该怎么做呢？这时候我们可以放弃matplotlib，而改用plotly，可以做出既漂亮又有交互效果的图，使用方式也很简单：

import pandas as pd
from sklearn.cluster import KMeans
from plotly.offline import init_notebook_mode, iplot
import plotly.graph_objs as go

init_notebook_mode(connected=True)

df = pd.read_csv('chnedu.csv')
df['highedu'] = (df['大学本科小计'] + df['研究生小计']) / df['6岁及以上人口合计']
df['gender'] = (df['大学本科男'] + df['研究生男']) / (df['大学本科女'] + df['研究生女'])

# Set a 3 KMeans clustering
kmeans = KMeans(n_clusters = 4)
# Compute cluster centers and predict cluster indices
df['cluster'] = kmeans.fit_predict(df[['gender', 'highedu']])

data = []
for i in range(0, 4):
    trace = go.Scatter(
        x = df.loc[df.cluster==i].gender,
        y = df.loc[df.cluster==i].highedu,
        text = df.loc[df.cluster==i].地区,
        mode = 'markers'
    )
    data.append(trace)

iplot(data, filename='basic-scatter')

做出来的图形却很漂亮并且带有交互效果：