今天我来带你进行EM的实战。上节课，我讲了EM算法的原理，EM算法相当于一个聚类框架，里面有不同的聚类模型，比如GMM高斯混合模型，或者HMM隐马尔科夫模型。其中你需要理解的是EM的两个步骤，E步和M步：E步相当于通过初始化的参数来估计隐含变量，M步是通过隐含变量来反推优化参数。最后通过EM步骤的迭代得到最终的模型参数。

今天我们进行EM算法的实战，你需要思考的是：

如何使用EM算法工具完成聚类？
什么情况下使用聚类算法？我们用聚类算法的任务目标是什么？
面对王者荣耀的英雄数据，EM算法能帮助我们分析出什么？

如何使用EM工具包

在Python中有第三方的EM算法工具包。由于EM算法是一个聚类框架，所以你需要明确你要用的具体算法，比如是采用GMM高斯混合模型，还是HMM隐马尔科夫模型。

这节课我们主要讲解GMM的使用，在使用前你需要引入工具包：


from sklearn.mixture import GaussianMixture

我们看下如何在sklearn中创建GMM聚类。

首先我们使用gmm = GaussianMixture(n_components=1, covariance_type=‘full’, max_iter=100)来创建GMM聚类，其中有几个比较主要的参数（GMM类的构造参数比较多，我筛选了一些主要的进行讲解），我分别来讲解下：

1.n_components：即高斯混合模型的个数，也就是我们要聚类的个数，默认值为1。如果你不指定n_components，最终的聚类结果都会为同一个值。

2.covariance_type：代表协方差类型。一个高斯混合模型的分布是由均值向量和协方差矩阵决定的，所以协方差的类型也代表了不同的高斯混合模型的特征。协方差类型有4种取值：

covariance_type=full，代表完全协方差，也就是元素都不为0；
covariance_type=tied，代表相同的完全协方差；
covariance_type=diag，代表对角协方差，也就是对角不为0，其余为0；
covariance_type=spherical，代表球面协方差，非对角为0，对角完全相同，呈现球面的特性。

3.max_iter：代表最大迭代次数，EM算法是由E步和M步迭代求得最终的模型参数，这里可以指定最大迭代次数，默认值为100。

创建完GMM聚类器之后，我们就可以传入数据让它进行迭代拟合。

我们使用fit函数，传入样本特征矩阵，模型会自动生成聚类器，然后使用prediction=gmm.predict(data)来对数据进行聚类，传入你想进行聚类的数据，可以得到聚类结果prediction。

你能看出来拟合训练和预测可以传入相同的特征矩阵，这是因为聚类是无监督学习，你不需要事先指定聚类的结果，也无法基于先验的结果经验来进行学习。只要在训练过程中传入特征值矩阵，机器就会按照特征值矩阵生成聚类器，然后就可以使用这个聚类器进行聚类了。

如何用EM算法对王者荣耀数据进行聚类

了解了GMM聚类工具之后，我们看下如何对王者荣耀的英雄数据进行聚类。

首先我们知道聚类的原理是“人以群分，物以类聚”。通过聚类算法把特征值相近的数据归为一类，不同类之间的差异较大，这样就可以对原始数据进行降维。通过分成几个组（簇），来研究每个组之间的特性。或者我们也可以把组（簇）的数量适当提升，这样就可以找到可以互相替换的英雄，比如你的对手选择了你擅长的英雄之后，你可以选择另一个英雄作为备选。

我们先看下数据长什么样子：

这里我们收集了69名英雄的20个特征属性，这些属性分别是最大生命、生命成长、初始生命、最大法力、法力成长、初始法力、最高物攻、物攻成长、初始物攻、最大物防、物防成长、初始物防、最大每5秒回血、每5秒回血成长、初始每5秒回血、最大每5秒回蓝、每5秒回蓝成长、初始每5秒回蓝、最大攻速和攻击范围等。

具体的数据集你可以在GitHub上下载：https://github.com/cystanford/EM_data。

现在我们需要对王者荣耀的英雄数据进行聚类，我们先设定项目的执行流程：

首先我们需要加载数据源；
在准备阶段，我们需要对数据进行探索，包括采用数据可视化技术，让我们对英雄属性以及这些属性之间的关系理解更加深刻，然后对数据质量进行评估，是否进行数据清洗，最后进行特征选择方便后续的聚类算法；
聚类阶段：选择适合的聚类模型，这里我们采用GMM高斯混合模型进行聚类，并输出聚类结果，对结果进行分析。

按照上面的步骤，我们来编写下代码。完整的代码如下：

# -*- coding: utf-8 -*-
import pandas as pd
import csv
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
from sklearn.mixture import GaussianMixture
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
 
# 数据加载，避免中文乱码问题
data_ori = pd.read_csv('./heros7.csv', encoding = 'gb18030')
features = [u'最大生命',u'生命成长',u'初始生命',u'最大法力', u'法力成长',u'初始法力',u'最高物攻',u'物攻成长',u'初始物攻',u'最大物防',u'物防成长',u'初始物防', u'最大每5秒回血', u'每5秒回血成长', u'初始每5秒回血', u'最大每5秒回蓝', u'每5秒回蓝成长', u'初始每5秒回蓝', u'最大攻速', u'攻击范围']
data = data_ori[features]
 
# 对英雄属性之间的关系进行可视化分析
# 设置plt正确显示中文
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #用来正常显示中文标签
plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False #用来正常显示负号
# 用热力图呈现features_mean字段之间的相关性
corr = data[features].corr()
plt.figure(figsize=(14,14))
# annot=True显示每个方格的数据
sns.heatmap(corr, annot=True)
plt.show()
 
# 相关性大的属性保留一个，因此可以对属性进行降维
features_remain = [u'最大生命', u'初始生命', u'最大法力', u'最高物攻', u'初始物攻', u'最大物防', u'初始物防', u'最大每5秒回血', u'最大每5秒回蓝', u'初始每5秒回蓝', u'最大攻速', u'攻击范围']
data = data_ori[features_remain]
data[u'最大攻速'] = data[u'最大攻速'].apply(lambda x: float(x.strip('%'))/100)
data[u'攻击范围']=data[u'攻击范围'].map({'远程':1,'近战':0})
# 采用Z-Score规范化数据，保证每个特征维度的数据均值为0，方差为1
ss = StandardScaler()
data = ss.fit_transform(data)
# 构造GMM聚类
gmm = GaussianMixture(n_components=30, covariance_type='full')
gmm.fit(data)
# 训练数据
prediction = gmm.predict(data)
print(prediction)
# 将分组结果输出到CSV文件中
data_ori.insert(0, '分组', prediction)
data_ori.to_csv('./hero_out.csv', index=False, sep=',')

运行结果如下：

[28 14  8  9  5  5 15  8  3 14 18 14  9  7 16 18 13  3  5  4 19 12  4 12
 12 12  4 17 24  2  7  2  2 24  2  2 24  6 20 22 22 24 24  2  2 22 14 20
 14 24 26 29 27 25 25 28 11  1 23  5 11  0 10 28 21 29 29 29 17]

同时你也能看到输出的聚类结果文件hero_out.csv（它保存在你本地运行的文件夹里，程序会自动输出这个文件，你可以自己看下）。

我来简单讲解下程序的几个模块。

关于引用包

首先我们会用DataFrame数据结构来保存读取的数据，最后的聚类结果会写入到CSV文件中，因此会用到pandas和CSV工具包。另外我们需要对数据进行可视化，采用热力图展现属性之间的相关性，这里会用到matplotlib.pyplot和seaborn工具包。在数据规范化中我们使用到了Z-Score规范化，用到了StandardScaler类，最后我们还会用到sklearn中的GaussianMixture类进行聚类。

数据可视化的探索

你能看到我们将20个英雄属性之间的关系用热力图呈现了出来，中间的数字代表两个属性之间的关系系数，最大值为1，代表完全正相关，关系系数越大代表相关性越大。从图中你能看出来“最大生命”“生命成长”和“初始生命”这三个属性的相关性大，我们只需要保留一个属性即可。同理我们也可以对其他相关性大的属性进行筛选，保留一个。你在代码中可以看到，我用features_remain数组保留了特征选择的属性，这样就将原本的20个属性降维到了13个属性。

关于数据规范化

我们能看到“最大攻速”这个属性值是百分数，不适合做矩阵运算，因此我们需要将百分数转化为小数。我们也看到“攻击范围”这个字段的取值为远程或者近战，也不适合矩阵运算，我们将取值做个映射，用1代表远程，0代表近战。然后采用Z-Score规范化，对特征矩阵进行规范化。

在聚类阶段

我们采用了GMM高斯混合模型，并将结果输出到CSV文件中。

这里我将输出的结果截取了一段（设置聚类个数为30）：

第一列代表的是分组（簇），我们能看到张飞、程咬金分到了一组，牛魔、白起是一组，老夫子自己是一组，达摩、典韦是一组。聚类的特点是相同类别之间的属性值相近，不同类别的属性值差异大。因此如果你擅长用典韦这个英雄，不防试试达摩这个英雄。同样你也可以在张飞和程咬金中进行切换。这样就算你的英雄被别人选中了，你依然可以有备选的英雄可以使用。

总结

今天我带你一起做了EM聚类的实战，具体使用的是GMM高斯混合模型。从整个流程中可以看出，我们需要经过数据加载、数据探索、数据可视化、特征选择、GMM聚类和结果分析等环节。

聚类和分类不一样，聚类是无监督的学习方式，也就是我们没有实际的结果可以进行比对，所以聚类的结果评估不像分类准确率一样直观，那么有没有聚类结果的评估方式呢？这里我们可以采用Calinski-Harabaz指标，代码如下：

from sklearn.metrics import calinski_harabaz_score
print(calinski_harabaz_score(data, prediction))

指标分数越高，代表聚类效果越好，也就是相同类中的差异性小，不同类之间的差异性大。当然具体聚类的结果含义，我们需要人工来分析，也就是当这些数据被分成不同的类别之后，具体每个类表代表的含义。

另外聚类算法也可以作为其他数据挖掘算法的预处理阶段，这样我们就可以将数据进行降维了。

最后依然是两道思考题。针对王者荣耀的英雄数据集，我进行了特征选择，实际上王者荣耀的英雄数量并不多，我们可以省略特征选择这个阶段，你不妨用全部的特征值矩阵进行聚类训练，来看下聚类得到的结果。第二个问题是，依然用王者荣耀英雄数据集，在聚类个数为3以及聚类个数为30的情况下，请你使用GMM高斯混合模型对数据集进行聚类，并得出Calinski_Harabaz分数。

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