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独家 | 如何正确选择聚类算法?

作者:Josh Thompson

翻译:张睿毅

校对:王雨桐

本文约2100字,建议阅读8分钟

本文将介绍四种基本的聚类算法—层次聚类、基于质心的聚类、最大期望算法和基于密度的聚类算法,并讨论不同算法的优缺点。

聚类算法十分容易上手,但是选择恰当的聚类算法并不是一件容易的事。

数据聚类是搭建一个正确数据模型的重要步骤。数据分析应当根据数据的共同点整理信息。然而主要问题是,什么通用性参数可以给出最佳结果,以及什么才能称为“最佳”。

本文适用于菜鸟数据科学家或想提升聚类算法能力的专家。下文包括最广泛使用的聚类算法及其概况。根据每种方法的特殊性,本文针对其应用提出了建议。

四种基本算法以及如何选择

聚类模型可以分为四种常见的算法类别。尽管零零散散的聚类算法不少于100种,但是其中大部分的流行程度以及应用领域相对有限。

基于整个数据集对象间距离计算的聚类方法,称为基于连通性的聚类(connectivity-based)或层次聚类。根据算法的“方向”,它可以组合或反过来分解信息——聚集和分解的名称正是源于这种方向的区别。最流行和合理的类型是聚集型,你可以从输入所有数据开始,然后将这些数据点组合成越来越大的簇,直到达到极限。

层次聚类的一个典型案例是植物的分类。数据集的“树”从具体物种开始,以一些植物王国结束,每个植物王国都由更小的簇组成(门、类、阶等)。

层次聚类算法将返回树状图数据,该树状图展示了信息的结构,而不是集群上的具体分类。这样的特点既有好处,也有一些问题:算法会变得很复杂,且不适用于几乎没有层次的数据集。这种算法的性能也较差:由于存在大量的迭代,因此整个处理过程浪费了很多不必要的时间。最重要的是,这种分层算法并不能得到精确的结构。

同时,从预设的类别一直分解到所有的数据点,类别的个数不会对最终结果产生实质性影响,也不会影响预设的距离度量,该距离度量粗略测量和近似估计得到的。

根据我的经验,由于简单易操作,基于质心的聚类(Centroid-based)是最常出现的模型。 该模型旨在将数据集的每个对象划分为特定的类别。 簇数(k)是随机选择的,这可能是该方法的最大问题。 由于与k最近邻居(kNN)相似,该k均值算法在机器学习中特别受欢迎。(附链接:https://www.kaggle.com/chavesfm/tuning-parameters-for-k-nearest-neighbors-iris)

计算过程包括多个步骤。首先,输入数据集的目标类别数。聚类的中心应当尽可能分散,这有助于提高结果的准确性。

其次,该算法找到数据集的每个对象与每个聚类中心之间的距离。最小坐标距离(若使用图形表示)确定了将对象移动到哪个群集。

之后,将根据类别中所有点的坐标平均值重新计算聚类的中心。重复算法的上一步,但是计算中要使用簇的新中心点。除非达到某些条件,否则此类迭代将继续。例如,当簇的中心距上次迭代没有移动或移动不明显时,聚类将结束。

尽管数学和代码都很简单,但k均值仍有一些缺点,因此我们无法在所有情景中使用它。缺点包括:

  • 因为优先级设置在集群的中心,而不是边界,所以每个集群的边界容易被疏忽。
  • 无法创建数据集结构,其对象可以按等量的方式分类到多个群集中。
  • 需要猜测最佳类别数(k),或者需要进行初步计算以指定此量规。

相比之下,期望最大化算法可以避免那些复杂情况,同时提供更高的准确性。简而言之,它计算每个数据集点与我们指定的所有聚类的关联概率。用于该聚类模型的主要工具是高斯混合模型(GMM)–假设数据集的点服从高斯分布。(链接:https://www.encyclopedia.com/science-and-technology/mathematics/mathematics/normal-distribution#3)

k-means算法可以算是EM原理的简化版本。它们都需要手动输入簇数,这是此类方法要面对的主要问题。除此之外,计算原理(对于GMM或k均值)很简单:簇的近似范围是在每次新迭代中逐渐更新的。

与基于质心的模型不同,EM算法允许对两个或多个聚类的点进行分类-它仅展示每个事件的可能性,你可以使用该事件进行进一步的分析。更重要的是,每个聚类的边界组成了不同度量的椭球体。这与k均值聚类不同,k均值聚类方法用圆形表示。但是,该算法对于不服从高斯分布的数据集根本不起作用。这也是该方法的主要缺点:它更适用于理论问题,而不是实际的测量或观察。

最后,基于数据密度的聚类成为数据科学家心中的最爱。(链接:http://www.mastersindatascience.org/careers/data-scientist/)这个名字已经包括了模型的要点——将数据集划分为聚类,计数器会输入ε参数,即“邻居”距离。因此,如果目标点位于半径为ε的圆(球)内,则它属于该集群。

具有噪声的基于密度的聚类方法(DBSCAN)将逐步检查每个对象,将其状态更改为“已查看”,将其划分到具体的类别或噪声中,直到最终处理整个数据集。用DBSCAN确定的簇可以具有任意形状,因此非常精确。此外,该算法无需人为地设定簇数 —— 算法可以自动决定。

尽管如此,DBSCAN也有一些缺点。如果数据集由可变密度簇组成,则该方法的结果较差;如果对象的位置太近,并且无法轻易估算出ε参数,那么这也不是一个很好的选择。

总而言之,我们并不能说选择了错误的算法,只能说其中有些算法会更适合特定的数据集结构。为了采用最佳的(看起来更恰当的)算法,你需要全面了解它们的优缺点。

例如,如果某些算法不符合数据集规范,则可以从一开始就将其排除在外。为避免繁琐的工作,你可以花一些时间来记住这些信息,而无需反复试验并从自己的错误中学习。

我们希望本文能帮助你在初始阶段选择最好的算法。继续这了不起的工作吧!

原文标题:

Choosing the Right Clustering Algorithm for your Dataset

原文链接:

https://www.kdnuggets.com/2019/10/right-clustering-algorithm.html

编辑:黄继彦

企的数据科学工作者,北大清华以及海外等名校学生他们都将成为你在翻译小组的伙伴。

本文分享自微信公众号 - 数据派THU(DatapiTHU),作者:Josh Thompson

原文出处及转载信息见文内详细说明,如有侵权,请联系 yunjia_community@tencent.com 删除。

原始发表时间:2019-10-15

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