聚類算法十分容易上手，但是選擇恰當?shù)木垲愃惴ú⒉皇且患菀椎氖隆?/p>

數(shù)據(jù)聚類是搭建一個正確數(shù)據(jù)模型的重要步驟。數(shù)據(jù)分析應當根據(jù)數(shù)據(jù)的共同點整理信息。然而主要問題是，什么通用性參數(shù)可以給出最佳結果，以及什么才能稱為“最佳”。

本文適用于菜鳥數(shù)據(jù)科學家或想提升聚類算法能力的專家。下文包括最廣泛使用的聚類算法及其概況。根據(jù)每種方法的特殊性，本文針對其應用提出了建議。

四種基本算法以及如何選擇

聚類模型可以分為四種常見的算法類別。盡管零零散散的聚類算法不少于100種，但是其中大部分的流行程度以及應用領域相對有限。

基于整個數(shù)據(jù)集對象間距離計算的聚類方法，稱為基于連通性的聚類（connectivity-based）或層次聚類。根據(jù)算法的“方向”，它可以組合或反過來分解信息——聚集和分解的名稱正是源于這種方向的區(qū)別。最流行和合理的類型是聚集型，你可以從輸入所有數(shù)據(jù)開始，然后將這些數(shù)據(jù)點組合成越來越大的簇，直到達到極限。

層次聚類的一個典型案例是植物的分類。數(shù)據(jù)集的“樹”從具體物種開始，以一些植物王國結束，每個植物王國都由更小的簇組成（門、類、階等）。

層次聚類算法將返回樹狀圖數(shù)據(jù)，該樹狀圖展示了信息的結構，而不是集群上的具體分類。這樣的特點既有好處，也有一些問題：算法會變得很復雜，且不適用于幾乎沒有層次的數(shù)據(jù)集。這種算法的性能也較差：由于存在大量的迭代，因此整個處理過程浪費了很多不必要的時間。最重要的是，這種分層算法并不能得到精確的結構。

同時，從預設的類別一直分解到所有的數(shù)據(jù)點，類別的個數(shù)不會對最終結果產生實質性影響，也不會影響預設的距離度量，該距離度量粗略測量和近似估計得到的。

根據(jù)我的經驗，由于簡單易操作，基于質心的聚類（Centroid-based）是最常出現(xiàn)的模型。 該模型旨在將數(shù)據(jù)集的每個對象劃分為特定的類別。 簇數(shù)（k）是隨機選擇的，這可能是該方法的最大問題。 由于與k最近鄰居（kNN）相似，該k均值算法在機器學習中特別受歡迎。（附鏈接：https://www.kaggle.com/chavesfm/tuning-parameters-for-k-nearest-neighbors-iris）

計算過程包括多個步驟。首先，輸入數(shù)據(jù)集的目標類別數(shù)。聚類的中心應當盡可能分散，這有助于提高結果的準確性。

其次，該算法找到數(shù)據(jù)集的每個對象與每個聚類中心之間的距離。最小坐標距離（若使用圖形表示）確定了將對象移動到哪個群集。

之后，將根據(jù)類別中所有點的坐標平均值重新計算聚類的中心。重復算法的上一步，但是計算中要使用簇的新中心點。除非達到某些條件，否則此類迭代將繼續(xù)。例如，當簇的中心距上次迭代沒有移動或移動不明顯時，聚類將結束。

盡管數(shù)學和代碼都很簡單，但k均值仍有一些缺點，因此我們無法在所有情景中使用它。缺點包括：

因為優(yōu)先級設置在集群的中心，而不是邊界，所以每個集群的邊界容易被疏忽。

無法創(chuàng)建數(shù)據(jù)集結構，其對象可以按等量的方式分類到多個群集中。

需要猜測最佳類別數(shù)（k），或者需要進行初步計算以指定此量規(guī)。

相比之下，期望最大化算法可以避免那些復雜情況，同時提供更高的準確性。簡而言之，它計算每個數(shù)據(jù)集點與我們指定的所有聚類的關聯(lián)概率。用于該聚類模型的主要工具是高斯混合模型（GMM）–假設數(shù)據(jù)集的點服從高斯分布。（鏈接：https://www.encyclopedia.com/science-and-technology/mathematics/mathematics/normal-distribution#3）

k-means算法可以算是EM原理的簡化版本。它們都需要手動輸入簇數(shù)，這是此類方法要面對的主要問題。除此之外，計算原理（對于GMM或k均值）很簡單：簇的近似范圍是在每次新迭代中逐漸更新的。

與基于質心的模型不同，EM算法允許對兩個或多個聚類的點進行分類-它僅展示每個事件的可能性，你可以使用該事件進行進一步的分析。更重要的是，每個聚類的邊界組成了不同度量的橢球體。這與k均值聚類不同，k均值聚類方法用圓形表示。但是，該算法對于不服從高斯分布的數(shù)據(jù)集根本不起作用。這也是該方法的主要缺點：它更適用于理論問題，而不是實際的測量或觀察。

最后，基于數(shù)據(jù)密度的聚類成為數(shù)據(jù)科學家心中的最愛。（鏈接：http://www.mastersindatascience.org/careers/data-scientist/）這個名字已經包括了模型的要點——將數(shù)據(jù)集劃分為聚類，計數(shù)器會輸入ε參數(shù)，即“鄰居”距離。因此，如果目標點位于半徑為ε的圓（球）內，則它屬于該集群。

具有噪聲的基于密度的聚類方法（DBSCAN）將逐步檢查每個對象，將其狀態(tài)更改為“已查看”，將其劃分到具體的類別或噪聲中，直到最終處理整個數(shù)據(jù)集。用DBSCAN確定的簇可以具有任意形狀，因此非常精確。此外，該算法無需人為地設定簇數(shù) —— 算法可以自動決定。

盡管如此，DBSCAN也有一些缺點。如果數(shù)據(jù)集由可變密度簇組成，則該方法的結果較差；如果對象的位置太近，并且無法輕易估算出ε參數(shù)，那么這也不是一個很好的選擇。

總而言之，我們并不能說選擇了錯誤的算法，只能說其中有些算法會更適合特定的數(shù)據(jù)集結構。為了采用最佳的（看起來更恰當?shù)模┧惴?，你需要全面了解它們的?yōu)缺點。

例如，如果某些算法不符合數(shù)據(jù)集規(guī)范，則可以從一開始就將其排除在外。為避免繁瑣的工作，你可以花一些時間來記住這些信息，而無需反復試驗并從自己的錯誤中學習。