最近做一個有關二分類問題，我打算使用K-means演算法實現baseline。

首先，我的資料檔案形式是“.arff”格式的，在處理這種資料格式的時候，我是花了一些精力的，話不多說，程式碼如下：

import numpy as np

def readarff(filename):
    #dataMat=np.zeros(shape=(1000,4096))
    dataMat=[[0 for i in range(4096)] for j in range(591)]
    arff_file=open(filename)
    lines=arff_file.readlines()
    count
 
=0
    for l in lines:
        content=[]
        if not (l.startswith("@")):
            content.append(l)
            for c in content:
                cs=c.split(',')
                cs.pop(0)
                cs.pop(0)
                cs.pop(0)
                flag=True
                while flag:
                    temp
 
=cs[0].split(' ')
                    index=int(temp[1])
                    if not(index==4099):
                        dataMat[count][index-3]=(float)(temp[2])
                        #print count
                        #print index-4
                        cs.pop(0)
                    else:
                        flag
 
=False
        count=count+1
    dataMat=np.matrix(dataMat)
    return dataMat


dataMat=readarff('data/temp1.arff')

我的資料檔案中，前三個屬性是不應該作為特徵屬性的，這就是出現了三個pop（）的原因。

dataMat是一個數據矩陣，這個矩陣也是最後需要的一個返回值。關於這個矩陣，在初始化時，一定要使用：

dataMat=[[0 for i in range(4096)] for j in range(591)]

這種形式，而不要使用：

dataMat=[[0]*4096]*591

因為，如果使用下面這種形式的話，在給矩陣賦值的時候，例如：

dataMat[0][0]=0.123456

這樣改變的不只是（0,0）這一個位置的值，而是會改變所有行的第0列的值。（具體知識點涉及到了list的淺拷貝問題，可以參照：https://www.cnblogs.com/btchenguang/archive/2012/01/30/2332479.html）

另外，由於我的資料格式是“ 1 0.123456789”，第二個數字才是我需要的，這也就是我為什麼使用split對空格進行分割的原因了。

還有一個注意點：

就是我的強制型別轉換那一步：

dataMat[count][index-3]=(float)(temp[2])

這裡如果不進行強制型別轉化，會發現在後面進行K-means演算法時，資料之間的運算會出問題，這是因為，這個矩陣中資料型別是unicode型的。

下面就是K-means演算法了：

#計算歐幾里得距離
def distEclud(vecA,vecB):
    return sqrt(sum(power(vecA-vecB,2))) # 計算兩個向量之間的距離

#隨機生成k個質心
def randCent(dataSet,k):
    #n=shape(dataSet)[1]
    n=dataSet.shape[1]
    centroids=mat(zeros((k,n)))
    for j in range(n):
        minJ=min(dataSet[:,j])
        maxJ=max(dataSet[:,j])
        rangeJ=float(maxJ-minJ)  #這一步就是上面說的如果不進行強制型別轉換會出現問題的位置
        centroids[:,j]=minJ+rangeJ*random.rand(k,1)
    return centroids

#k-means演算法：
def kMeans(dataSet,k,distMeans=distEclud,createCent=randCent):
    m=dataSet.shape[0]
    clusterAssment=mat(zeros((m,2))) #存放該樣本屬於哪類，以及距質心的距離
    centroids=createCent(dataSet,k)
    clusterChanged=True
    while clusterChanged:
        clusterChanged=False;
        for i in range(m):
            minDist=inf;minIndex=-1;
            for j in range(k):
                distJI=distMeans(centroids[j,:],dataSet[i,:])
                if distJI<minDist:
                    minDist=distJI;minIndex=j

            if clusterAssment[i,0]!=minIndex:clusterChanged=True;
            clusterAssment[i,:]=minIndex,minDist**2

        print(centroids)  #在每一輪迭代後都輸出一次質心的座標
　　　　　　#更新質心點的座標
        for cent in range(k):
            ptsInClust=dataSet[nonzero(clusterAssment[:,0].A==cent)[0]]
            centroids[cent,:]=mean(ptsInClust,axis=0)

    return centroids,clusterAssment

datMat=mat(readarff('data/temp1.arff'))
myCentroids,clustAssing=kMeans(datMat,2)
print(myCentroids)
print(clustAssing)

K是類別的個數，這裡我定為了2,；具體情況可以自己改變。