KModes聚类算法：分类数据的无监督学习利器

在数据科学领域，聚类是一种无监督学习方法，其任务是将数据点划分为若干组，使得同一组内的数据点彼此相似，而不同组之间的数据点则差异较大。KModes聚类算法是专门用于处理分类数据的无监督机器学习算法之一。

什么是KModes聚类算法？

KModes是一种用于数据科学的聚类算法，用于将相似的数据点基于其分类属性进行分组。与传统的聚类算法使用距离度量不同，KModes通过识别每个聚类中的模式或最频繁值来确定其中心。KModes特别适用于处理分类数据，如客户人口统计、市场细分或调查响应。对于数据分析师和科学家来说，KModes是一个强大的工具，可以帮助他们深入了解数据并做出明智的决策。

KModes与KMeans的区别

KMeans使用数学度量（距离）来聚类连续数据。距离越小，数据点越相似。中心点通过均值更新。但对于分类数据点，我们无法计算距离。因此，我们使用KModes算法。它使用数据点之间的差异（总不匹配数）来进行聚类。差异越小，数据点越相似。它使用模式而不是均值。

KModes算法的工作原理

与层次聚类方法不同，我们需要预先指定K值。

1. 随机选择K个观测值作为领导者/聚类
2. 计算差异并将每个观测值分配到其最接近的聚类
3. 定义新的聚类模式
4. 重复步骤2-3，直到不需要重新分配

示例：基于发色、眼睛颜色和肤色的聚类

假设我们有一个数据集，包含人物的发色、眼睛颜色和肤色信息。我们的目标是根据这些信息将他们分组（也许我们想为他们提供一些造型建议）。

1. 选择K个观测值作为领导者/聚类
   例如，选择P1、P7、P8作为领导者/聚类。

   

2. 计算差异并将每个观测值分配到其最接近的聚类
   迭代比较聚类数据点与每个观测值。相似的数据点差异为0，不相似的数据点差异为1。

3. 定义新的聚类模式
   模式是最常观察到的值。

Python中的KModes实现

1. 创建玩具数据集
   使用Python代码创建一个包含发色、眼睛颜色和肤色的数据集。

   

2. 绘制Scree图或肘部曲线以找到最优K值
   对于KModes，绘制一系列K值的成本。成本是所有聚类之间差异的总和。选择在成本值较低处观察到肘部弯曲的K值。

3. 构建具有3个聚类的模型
   使用Python代码构建一个具有3个聚类的KModes模型，并将预测的聚类值插入原始数据集中。

结论

KModes是聚类分类数据并深入了解数据的宝贵工具。通过识别模式和最频繁值，KModes可以帮助您在业务或研究中做出明智的决策。要了解更多关于数据科学的知识并提高您的技能，请参加我们的BlackBelt计划。

常见问题解答

Q1. KModes用于什么？
A. K-modes是一种用于数据挖掘和机器学习的聚类算法，用于将分类数据分组为不同的聚类。与处理数值数据的K-means不同，K-modes专注于基于分类属性找到聚类。它对于具有非数字特征（如客户偏好、产品类别或人口统计信息）的数据分段非常有用。

Q2. Python中KModes的功能是什么？
A. 在Python中，Kmodes函数是kmodes库的一部分，该库实现了K-modes聚类算法。此函数用于对分类数据执行聚类，将相似的数据点基于其分类属性分组。它接受数据集和所需的聚类数（k）作为输入，然后迭代地将数据点分配给聚类并更新聚类中心，直到收敛。Kmodes函数有助于分析和将分类数据分段为有意义的组，用于数据分析和模式识别的各种应用。