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机器学习六--K-means聚类算法

机器学习六--K-means 聚类算法

想想常见的分类算法有决策树、Logistic 回归、 SVM 、贝叶斯等。 分类作为一种监督学习方法,要求必须事先明确知道各个类别的信息,并且断言所有待分类项都有一个类别与之对应。但是很多时候上述条件得不到满足,尤其是在处理海量数据的时候,如果通过预处理使得数据满足分类算法的要求,则代价非常大,想想如果给你50 G 这么大的文本,里面已经分好词,这时需要将其按照给定的几十个关键字进行划分归类,监督学习的方法确实有点困难,而且也不划算,前期工作做得太多了。

这时候可以考虑使用聚类算法,我们只需要知道这几十个关键字是什么就可以了。聚类属于无监督学习,相比于分类,聚类不依赖预定义的类和类标号的训练实例。本文首先介绍聚类的基础——距离与相异度,然后介绍一种常见的聚类算法—— K-means聚类

在正式讨论聚类前,我们要先弄清楚一个问题:如何定量计算两个可比较元素间的相异度。前面的这些知识弄懂了,加上K-means的定义,基本上就可以大概理解K-means的算法了,不算一个特别难的算法。用通俗的话说,相异度就是两个东西差别有多大,例如人类与章鱼的相异度明显大于人类与黑猩猩的相异度,这是能我们直观感受到的。但是,计算机没有这种直观感受能力,我们必须对相异度在数学上进行定量定义。

设X={x1,x2,x3,,,,xn},Y={y1,y2,y3,,,,yn} ,其中X,Y是两个元素项,各自具有n个可度量特征属性,那么X和Y的相异度定义为:d=(X,Y)=f(X,Y)->R,其中R为实数域。也就是说相异度是两个元素对实数域的一个映射,所映射的实数定量表示两个元素的相异度。

下面介绍不同类型变量相异度计算方法。

标量

标量也就是无方向意义的数字,也叫标度变量。现在先考虑元素的所有特征属性都是标量的情况。例如,计算X={2,1,102}和Y={1,3,2}的相异度。一种很自然的想法是用两者的欧几里得距离来作为相异度,欧几里得距离的定义如下:

机器学习六--K-means聚类算法

其意义就是两个元素在欧氏空间中的集合距离,因为其直观易懂且可解释性强,被广泛用于标识两个标量元素的相异度。将上面两个示例数据代入公式,可得两者的欧氏距离为:

机器学习六--K-means聚类算法

除欧氏距离外,常用作度量标量相异度的还有曼哈顿距离和闵可夫斯基距离,两者定义如下:

曼哈顿距离: 机器学习六--K-means聚类算法

闵可夫斯基距离: 机器学习六--K-means聚类算法

欧氏距离和曼哈顿距离可以看做是闵可夫斯基距离在p=2和p=1下的特例。

0-1规格化

下面要说一下标量的规格化问题。上面这样计算相异度的方式有一点问题,就是取值范围大的属性对距离的影响高于取值范围小的属性。例如上述例子中第三个属性的取值跨度远大于前两个,这样不利于真实反映真实的相异度,为了解决这个问题,一般要对属性值进行规格化。所谓规格化就是将各个属性值按比例映射到相同的取值区间,这样是为了平衡各个属性对距离的影响。通常将各个属性均映射到[0,1]区间,映射公式为:

机器学习六--K-means聚类算法

其中max(ai)和min(ai)表示所有元素项中第i个属性的最大值和最小值。例如,将示例中的元素规格化到[0,1]区间后,就变成了X’={1,0,1},Y’={0,1,0},重新计算欧氏距离约为1.732。

二元变量

所谓二元变量是只能取0和1两种值变量,有点类似布尔值,通常用来标识是或不是这种二值属性。对于二元变量,上一节提到的距离不能很好标识其相异度,我们需要一种更适合的标识。一种常用的方法是用元素相同序位同值属性的比例来标识其相异度。

设有X={1,0,0,0,1,0,1,1},Y={0,0,0,1,1,1,1,1},可以看到,两个元素第2、3、5、7和8个属性取值相同,而第1、4和6个取值不同,那么相异度可以标识为3/8=0.375。一般的,对于二元变量,相异度可用“取值不同的同位属性数/单个元素的属性位数”标识。

上面所说的相异度应该叫做对称二元相异度。现实中还有一种情况,就是我们只关心两者都取1的情况,而认为两者都取0的属性并不意味着两者更相似。例如在根据病情对病人聚类时,如果两个人都患有肺癌,我们认为两个人增强了相似度,但如果两个人都没患肺癌,并不觉得这加强了两人的相似性,在这种情况下,改用“取值不同的同位属性数/(单个元素的属性位数-同取0的位数)”来标识相异度,这叫做非对称二元相异度。如果用1减去非对称二元相异度,则得到非对称二元相似度,也叫Jaccard系数,是一个非常重要的概念。

分类变量

分类变量是二元变量的推广,类似于程序中的枚举变量,但各个值没有数字或序数意义,如颜色、民族等等,对于分类变量,用“取值不同的同位属性数/单个元素的全部属性数”来标识其相异度。

序数变量

序数变量是具有序数意义的分类变量,通常可以按照一定顺序意义排列,如冠军、亚军和季军。对于序数变量,一般为每个值分配一个数,叫做这个值的秩,然后以秩代替原值当做标量属性计算相异度。

向量

对于向量,由于它不仅有大小而且有方向,所以闵可夫斯基距离不是度量其相异度的好办法,一种流行的做法是用两个向量的余弦度量,这个应该大家都知道吧,其度量公式为:

机器学习六--K-means聚类算法

其中||X||表示X的欧几里得范数。要注意,余弦度量度量的不是两者的相异度,而是相似度!

什么是聚类?

所谓聚类问题,就是给定一个元素集合D,其中每个元素具有n个可观察属性,使用某种算法将D划分成k个子集,要求每个子集内部的元素之间相异度尽可能低,而不同子集的元素相异度尽可能高。其中每个子集叫做一个

与分类不同,分类是示例式学习,要求分类前明确各个类别,并断言每个元素映射到一个类别,而聚类是观察式学习,在聚类前可以不知道类别甚至不给定类别数量,是无监督学习的一种。目前聚类广泛应用于统计学、生物学、数据库技术和市场营销等领域,相应的算法也非常的多。本文仅介绍一种最简单的聚类算法—— k均值(k-means)算法

k均值算法的计算过程非常直观:

1、从D中随机取k个元素,作为k个簇的各自的中心。

2、分别计算剩下的元素到k个簇中心的相异度,将这些元素分别划归到相异度最低的簇。

3、根据聚类结果,重新计算k个簇各自的中心,计算方法是取簇中所有元素各自维度的算术平均数。

4、将D中全部元素按照新的中心重新聚类。

5、重复第4步,直到聚类结果不再变化。

6、将结果输出。

时间复杂度:O(T*n*k*m)

空间复杂度:O(n*m)

n:元素个数,k:第一步中选取的元素个数,m:每个元素的特征项个数,T:第5步中迭代的次数

参考:

T2噬菌体(很多理解都是借鉴这位大牛的,还在阅读学习TA的其他博文)

K-means聚类--百度百科

总结

接下来的目标就是Logistic回归、SVM。之前看过很多遍有关这两个算法的博客,但是理解还是不够深入,继续学习,希望有所收获。

正文到此结束
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