#<科目> 機械学習

目次
第一章:線形回帰モデル
[第二章:非線形回帰モデル]
(https://qiita.com/matsukura04583/items/baa3f2269537036abc57)
[第三章:ロジスティク回帰モデル]
(https://qiita.com/matsukura04583/items/0fb73183e4a7a6f06aa5)
[第四章:主成分分析]
(https://qiita.com/matsukura04583/items/b3b5d2d22189afc9c81c)
[第五章:アルゴリズム1(k近傍法(kNN))]
(https://qiita.com/matsukura04583/items/543719b44159322221ed)
[第六章:アルゴリズム2(k-means)]
(https://qiita.com/matsukura04583/items/050c98c7bb1c9e91be71)
[第七章:サポートベクターマシン]
(https://qiita.com/matsukura04583/items/6b718642bcbf97ae2ca8)

##第六章:アルゴリズム2(k-means)

##k-平均法(k-means)とは

教師なし学習
クラスタリング手法
- クラスタリング・・・特徴の似ているもの同士をグループ化
与えられたデータをk個のクラスタに分類する

##k平均法(k-means)のアルゴリズム

各クラスタ中心の初期値を設定する
各データ点に対して、各クラスタ中心との距離を計算し、最も距離が近いクラスタを割り当てる
各クラスタの平均ベクトル（中心）を計算する
収束するまで2, 3の処理を繰り返す
手順
- 各クラスタ中心の初期値を設定する
- 各データ点に対して、各クラスタ中心との距離を計算し、最も距離が近いクラスタを割り当てる
- 各クラスタの平均ベクトル（中心）を計算する
- クラスタの再割り当てと、中心の更新を繰り返す
中心の初期値を変えるとクラスタリング結果も変わりうる
kの値を変えるとクラスタリング結果も変わる

##(演習)k平均法(k-means)を利用して3つのクラスタに分類する

#https://datahexa.com/kmeans-clustering-with-wine-dataset/参考
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn import cluster, preprocessing, datasets

from sklearn.cluster import KMeans

wine = datasets.load_wine()
X = wine.data
X.shape

結果

y=wine.target
y.shape

結果

(178,)

wine.target_names

結果

array(['class_0', 'class_1', 'class_2'], dtype='<U7')

model = KMeans(n_clusters=3)
labels = model.fit_predict(X)
df = pd.DataFrame({'labels': labels})
type(df)

結果

pandas.core.frame.DataFrame

def species_label(theta):
    if theta == 0:
        return wine.target_names[0]
    if theta == 1:
        return wine.target_names[1]
    if theta == 2:
        return wine.target_names[2]
df['species'] = [species_label(theta) for theta in wine.target]
pd.crosstab(df['labels'], df['species'])

関連サイト
第一章:線形回帰モデル
[第二章:非線形回帰モデル]
(https://qiita.com/matsukura04583/items/baa3f2269537036abc57)
[第三章:ロジスティク回帰モデル]
(https://qiita.com/matsukura04583/items/0fb73183e4a7a6f06aa5)
[第四章:主成分分析]
(https://qiita.com/matsukura04583/items/b3b5d2d22189afc9c81c)
[第五章:アルゴリズム1(k近傍法(kNN))]
(https://qiita.com/matsukura04583/items/543719b44159322221ed)
[第六章:アルゴリズム2(k-means)]
(https://qiita.com/matsukura04583/items/050c98c7bb1c9e91be71)
[第七章:サポートベクターマシン]
(https://qiita.com/matsukura04583/items/6b718642bcbf97ae2ca8)