深入了解机器学习中的聚类技术与应用

在初次接触无监督学习问题时，你可能会感到困惑，因为你并非在寻找特定的洞察，而是在识别数据结构。这一过程被称为聚类或聚类分析，它用于在数据集中识别相似的群体。聚类是数据科学中最受欢迎的技术之一，广泛应用于数据科学家的工作中。每个群体中的实体相较于其他群体的实体更为相似。本文将带你深入了解聚类的类型、不同的聚类算法，并对比机器学习中最常用的两种聚类技术。

什么是机器学习中的聚类？

聚类技术是机器学习中的一项任务，旨在将未标记的数据或数据点划分为不同的簇，使得相似的数据点落在同一个簇中，而与其他簇的数据点不同。简而言之，聚类的目的是将具有相似特征的群体分离并分配到不同的簇中。

举个例子，假设你是一家租赁店的负责人，希望了解客户的偏好以扩大业务。你是否可能查看每个客户的详细信息并为每个人制定独特的业务策略？显然不可能。但你可以根据客户的购买习惯将他们分为10个群体，并为每个群体使用不同的策略。这就是聚类方法的应用。

聚类技术的类型

聚类技术大致分为两个子类：

1. 硬聚类：每个输入数据点要么完全属于一个簇，要么不属于。例如，在上述例子中，每个客户都被分配到10个群体中的一个。
2. 软聚类：不是将每个输入数据点分配到一个明确的簇，而是为其分配一个概率或可能性，表示该数据点属于某个簇的概率。例如，在给定的场景中，每个客户都会收到一个属于任何10个零售店群体的概率。

不同类型的聚类算法

由于聚类方法的主观性，实现这一目标的手段多种多样。每种方法都遵循不同的规则来定义数据点之间的“相似性”。事实上，已知的聚类算法超过100种，但其中只有少数被广泛使用。以下是几种常见的聚类算法：

1. 连通性模型：这些模型基于数据空间中距离较近的数据点彼此更相似的概念。它们可以遵循两种方法：一种是先将所有数据点分类为单独的簇，然后随着距离的减小将它们聚合；另一种是将所有数据点分类为一个簇，然后随着距离的增加进行分割。这些模型易于解释，但缺乏处理大数据集的可扩展性。

   

2. 中心点模型：这些聚类算法通过迭代，从数据点到中心点或簇中心的接近度来推导相似性。K均值聚类算法是这类模型的一个流行示例。这些模型需要事先指定簇的数量，因此需要对数据集有一定的先验知识。它们通过迭代运行来发现局部最优。

3. 分布模型：这些聚类模型基于所有数据点属于同一分布（例如正态分布、高斯分布）的概率。这些模型通常容易过拟合。期望最大化算法是这类模型的一个流行示例，它使用多元正态分布。

4. 密度模型：这些模型在数据空间中搜索数据点密度不同的区域，并将这些区域内的数据点分配到同一个簇。DBSCAN和OPTICS是密度模型的流行示例。这些模型特别适用于识别任意形状的簇和检测异常值，因为它们可以检测并分离位于数据空间稀疏区域中的点以及属于密集区域的点。

   

K均值聚类与层次聚类的对比

K均值聚类是一种迭代聚类算法，旨在在每次迭代中找到局部最大值。该算法通过以下步骤工作：

1. 指定所需的簇数量K。
2. 随机将每个数据点分配到一个簇。
3. 计算簇中心点。
4. 将每个点重新分配到最近的簇中心点。
5. 重新计算簇中心点。

重复步骤4和5，直到无法进一步改进为止。

层次聚类方法则是一种构建簇层次结构的算法。该算法从所有数据点分配到自己的簇开始，然后将两个最近的簇合并为同一个簇。最终，当只剩下一个簇时，算法终止。层次聚类的结果可以通过树状图展示。

聚类的应用

聚类在多个领域中有广泛的应用，包括推荐引擎、市场细分、社交网络分析、搜索结果分组、医学成像、图像分割和异常检测等。

通过聚类改进监督学习算法

聚类是一种无监督机器学习方法，但它是否可以通过将数据点聚类为相似的群体，并将这些簇标签作为监督机器学习算法中的独立变量来提高监督机器学习算法的准确性呢？让我们一探究竟。

通过一个使用3000个观测值和100个预测变量的股票数据集的分类问题，我们可以检查聚类对模型准确性的影响。在这个数据集中，100个独立变量X1到X100代表股票的概况，结果变量Y有两个级别：1表示股票价格上涨，-1表示股票价格下跌。

首先，我们尝试在不使用聚类的情况下应用随机森林模型，得到的准确性为0.45。然后，我们使用K均值聚类将数据点分为5个簇，并重新应用随机森林模型，得到的准确性提升到了0.53以上。这表明聚类确实可以帮助提高监督学习任务的准确性。

结论

在本文中，我们讨论了机器学习中的各种聚类技术，并探讨了执行聚类的不同方法。我们了解了聚类在无监督学习中的广泛应用，并研究了聚类技术如何提高监督机器学习算法的准确性。

尽管聚类易于实现，但你需要注意一些重要方面，如处理数据中的异常值，并确保每个簇有足够的样本。这些聚类方面的细节在本文中得到了详细讨论。

希望你对聚类机器学习的理解有所收获，并能在大数据分析和聚类应用中获得更多洞察！

关键要点

1. 聚类有助于识别数据中的模式，适用于探索性数据分析、客户细分、异常检测、模式识别和图像分割。
2. 它是理解数据的强大工具，可以揭示通过其他分析方法难以发现的洞察。
3. 聚类的类型包括基于分区的、层次的、基于密度的和基于网格的聚类。
4. 选择聚类算法和簇数量取决于数据的性质和具体问题。

常见问题解答

Q1. 什么是机器学习中的聚类？
A. 机器学习中的聚类涉及根据特征将相似的数据点分组，从而在没有预定义标签的情况下发现模式。

Q2. 什么是聚类及其类型？
A. 聚类是一种无监督学习方法，根据相似性将数据点分组。类型包括K均值、层次、DBSCAN和均值漂移。

Q3. 聚类的例子是什么？
A. 聚类的例子包括客户细分，企业根据购买行为将客户分组以制定营销策略。

Q4. 聚类是如何工作的？
A. 聚类通过评估数据点之间的距离或相似性，然后将它们分组到簇中，使得簇内相似性最大化，簇间相似性最小化。