kmeans是无监督的聚类算法，可用于数据的分类。本文尝试用kmeans对车牌类型进行分类，记录使用过程中的注意点。
kmeans使用过程中涉及两个大部分，模型与分析。模型部分包括训练模型和使用模型，分析部分主要为可视化分析。两部分的主要流程如下。
训练与使用
数据可视化
下面对主要的部分进行解释和代码说明
一、数据集与预处理
使用车牌数据，车牌数据为rgb图片数据，共7种类型的车牌500张。主要想从颜色上进行区分，所以数据不进行灰度化，而是提取了r分量与g分量的比值做为输入。同时图片需要展开成一维数据送入kmeans的接口
img = img.convert('RGB')
r, g, b = img.split()
r_array = np.array(r).flatten().astype(float)#0.592
g_array = np.array(g).flatten().astype(float)#0.436
b_array = np.array(b).flatten().astype(float)#0.554
img_array = r_array/g_array#0.816
二、kmeans参数配置
定义了7分类，将随机数从0-79进行尝试，取数据最好的。
from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn.decomposition import PCA
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
scaler = StandardScaler()
images_data = scaler.fit_transform(images_data)
# 定义聚类数量
n_clusters = 7 # 根据实际情况选择聚类的数量
# 使用KMeans进行聚类
bestacc = 0
for i in range(80):
kmeans = KMeans(n_clusters=n_clusters,max_iter=8,random_state=i)#, random_state=42)
kmeans.fit(images_data)
# 输出每个图片所属的聚类
pre_labels = kmeans.labels_
每次循环后计算acc,数据好的acc就保存下来。
acc = getacc(pre_labels,gt_labels)
if acc >= bestacc:
bestacc = acc
model_path = 'kmeans_model_'+str(i)+'.joblib'
joblib.dump(kmeans, model_path)
print("iter:",i," Acc:", acc)
计算acc时需要注意的地方：1、训练好的标签与标定标签之间不一样，我的解决方法是：提取预测标签相同的目标，统计其中标定标签个数最多的那个做为这一类的真实标签。
2、需要注意，该方法可能存再多个标定标签的个数是一样的，这时候需要自己检查，选择一下。
完成上两步后，可进一步获取预测标签与真实标签的映射关系，后续预测其他数据时，经过转换就可以直接看到预测标签与标定标签的关系。
三、可视化问题
1、图片数据进行处理后，是一维向量，对于128x48大小的车牌而言，是转换成1*6144维度的向量。高维向量难以用散点图的形式进行可视化，所以需要对数据进行降维，得到一个二维向量，即可在平面上显示，此处用PCA进行降维。
2、降维后的数据，按类进行区分，计算其均值做为类中心位置。
3、计算每类数据与中心位置的距离
4、获得距离后即可进行可视化。
pca = PCA(n_components=2,whiten=True)
X_reduced = pca.fit_transform(data)
cluster_centers=[]
for clust in range(7):
indices_of_clust = np.where(labels == clust)[0]
cluster_centers.append(np.mean(X_reduced[indices_of_clust], axis=0))
cluster_centers = np.array(cluster_centers)
distances = [np.linalg.norm(x - cluster_centers[label]) for x, label in zip(X_reduced, labels)]
# 可视化
plt.figure(figsize=(10, 8))
scatter = plt.scatter(X_reduced[:, 0], X_reduced[:, 1], c=labels, cmap='magma', s=[d*50 for d in distances])
centers = plt.scatter(cluster_centers[:, 0], cluster_centers[:, 1], c='red', marker='x')
plt.title('K-Means Clustering with Centroids and Distances')
plt.xlabel('Feature 1')
plt.ylabel('Feature 2')
unique_labels = np.unique(labels)
colors = scatter.cmap(scatter.norm(unique_labels))
legend_elements = [plt.Line2D([0], [0], marker='o', color='w', label=f'Label {label}', markerfacecolor=color, markersize=10) for label, color in zip(unique_labels, colors)]
四、可视化效果
可视化效果图：其中0是黄牌，3，4是新能源牌。从颜色上看，新能源的两类绿色较难分开，黄色与绿色也很大程度上重叠。
至此，完成了kmeans的验证和可视化，从颜色上对车牌进行区分会受限于相同颜色不同类型的干扰，也会有黄绿难区分的的情况
