[Machine Learning] K-means算法

HuBERT预训练过程中会用到K-means算法，本文简单介绍一下K-means算法的基本流程。

简单地讲，K-means就是给特征向量集进行聚类。给定一个特征向量集{X}和目标聚类数N，K-means会不断迭代，直到X被分成N类，且每一类的中心点不再明显变化。

先看一个简单例子：

from sklearn.cluster import KMeans
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# Example data: 2D points
data = np.array([
    [1.0, 2.0],
    [1.5, 1.8],
    [5.0, 8.0],
    [8.0, 8.0],
    [1.0, 0.6],
    [9.0, 11.0],
    [8.0, 2.0],
    [10.0, 2.0],
    [9.0, 3.0]
])

# Create a KMeans instance with 3 clusters
kmeans = KMeans(n_clusters=3, random_state=42)

# Fit the KMeans model to the data
kmeans.fit(data)

# Get the cluster centroids
centroids = kmeans.cluster_centers_

# Get the labels for each point
labels = kmeans.labels_

# Plot the data points and the cluster centroids
plt.scatter(data[:, 0], data[:, 1], c=labels, cmap='viridis', marker='o', label='Data Points')
plt.scatter(centroids[:, 0], centroids[:, 1], s=300, c='red', marker='x', label='Centroids')
plt.title('K-means Clustering')
plt.xlabel('Feature 1')
plt.ylabel('Feature 2')
plt.legend()
plt.show()

这个例子中，特征向量集是二维点，目标聚类数是分成3类，调用fit()后K-means模型就会不断迭代直到收敛，即每一类的中心点不再明显变化。可以看到，最后的二维点集被分成了三类。那调用fit()后K-means模型具体是怎么迭代的呢？

1. Initialization：首先进行初始化，模型会先选择中心点的初始位置。初始位置的选择有多种方法，比较常用的是k-means++和random，可以在创建KMeans对象时通过init=参数设置。如果选择k-means++来初始化中心点，还可以通过n_init=参数来设置random start的次数，比如n_init=10表示模型会用不同的初始中心点跑10次，选择最优的那次作为最后的结果。
2. Assignment Step：每一个特征向量都会被指定到离它最近的中心点，衡量与中心点的距离通常使用Euclidean distance。
3. Update Step：当所有的特征向量都被指定好后，中心点的位置会重新计算。中心点新的位置是所有指定给它的特征向量的平均值。比如(x1,y1)，(x2,y2)，(x3,y3)这三个特征向量是一类，那么该类新的中心点位置就是((x1+x2+x3)/3, (y1+y2+y3)/3)
4. Iteration：步骤2和步骤3会重复执行直到收敛。收敛的标准是中心点的位置的变化量低于设置的阈值。另外，当迭代次数达到设置的最大迭代数时，迭代也会停止。收敛阈值可以通过tol=参数设置，最大迭代数可以通过max_iter=参数设置。

dump文件里存的是模型序列化之后的数据：

1. Cluster Centers(cluster_centers_)：中心点的位置
2. Labels(labels_)：每个特征向量被指定的聚类的标签
3. Inertia(inertia_)：每个聚类的紧凑程度。它的值是所有特征向量到离它最近的中心点的平方距离的和
4. Number of Iterations(n_iter_)：模型收敛前迭代的次数
5. Model Parameters：聚类的个数，中心点初始化方法，收敛的指标，以及其他在创建KMeans对象时的参数。

当重新load模型时，这些数据会被恢复使得可以重新使用训练好的模型。

下面是更详细的例子：

from sklearn.cluster import KMeans
import numpy as np
import joblib
import matplotlib.pyplot as plt

# Example data: 2D points
data = np.array([
    [1.0, 2.0],
    [1.5, 1.8],
    [5.0, 8.0],
    [8.0, 8.0],
    [1.0, 0.6],
    [9.0, 11.0],
    [8.0, 2.0],
    [10.0, 2.0],
    [9.0, 3.0]
])

# Create a KMeans instance with 3 clusters
kmeans = KMeans(n_clusters=3, init='k-means++', n_init=10, max_iter=300, tol=1e-4, random_state=42)

# Fit the KMeans model to the data
kmeans.fit(data)

# Accessing internal components
print("Cluster Centers:\n", kmeans.cluster_centers_)
print("Labels:", kmeans.labels_)
print("Inertia:", kmeans.inertia_)
print("Number of Iterations:", kmeans.n_iter_)

# Calculate cluster sizes
unique_labels, counts = np.unique(kmeans.labels_, return_counts=True)
cluster_sizes = dict(zip(unique_labels, counts))
print("Cluster Sizes:", cluster_sizes)


# Save the model to a .bin file
joblib.dump(kmeans, 'kmeans_model.bin')

# Later, load the model from the .bin file
loaded_model = joblib.load('kmeans_model.bin')

# Use the loaded model
print("Loaded Model Centroids:\n", loaded_model.cluster_centers_)

# Get the cluster centroids
centroids = loaded_model.cluster_centers_

# Get the labels for each point
labels = loaded_model.labels_

# Plot the data points and the cluster centroids
plt.scatter(data[:, 0], data[:, 1], c=labels, cmap='viridis', marker='o', label='Data Points')
plt.scatter(centroids[:, 0], centroids[:, 1], s=300, c='red', marker='x', label='Centroids')
plt.title('K-means Clustering')
plt.xlabel('Feature 1')
plt.ylabel('Feature 2')
plt.legend()
plt.show()