假設(shè)您想根據(jù)內(nèi)容和主題對(duì)數(shù)百（或數(shù)千）個(gè)文檔進(jìn)行分類，或者您希望出于某種原因?qū)⒉煌膱D像組合在一起。或者更重要的是，假設(shè)你有相同的數(shù)據(jù)已經(jīng)被分類但是你想要挑戰(zhàn)這個(gè)標(biāo)簽，您想知道數(shù)據(jù)分類是否有意義，或者是否可以改進(jìn)。

好吧，我的建議是你對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類。信息經(jīng)常會(huì)因?yàn)槿哂嗟雀鞣N原因變得模糊不清，而將數(shù)據(jù)分組到具有相似特征的群集（群集）中是一種有效的方式。

聚類是一種廣泛用于查找具有相似特征的觀察組（稱為聚類）的技術(shù)。此過程不是由特定目的驅(qū)動(dòng)的，這意味著您不必專門告訴您的算法如何對(duì)這些觀察進(jìn)行分組，因?yàn)樗仟?dú)立進(jìn)行（組有機(jī)地形成）分組的。結(jié)果是，同一組中的觀察（或數(shù)據(jù)點(diǎn)）在它們之間比另一組中的其他觀察更相似。目標(biāo)是獲得盡可能相似的同一組中的數(shù)據(jù)點(diǎn)，并使不同組中的數(shù)據(jù)點(diǎn)盡可能不相似。

K-means非常適合探索性分析，非常適合了解您的數(shù)據(jù)并提供幾乎所有數(shù)據(jù)類型的見解。無(wú)論是圖像、圖形還是文本，K-means都非常靈活，幾乎可以滿足所有需求。

無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)中的搖滾明星之一

聚類（包括K均值聚類）是一種用于數(shù)據(jù)分類的無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)技術(shù)。

無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)意味著沒有輸出變量來(lái)指導(dǎo)學(xué)習(xí)過程（沒有這個(gè)或那個(gè)，沒有對(duì)錯(cuò)），數(shù)據(jù)由算法來(lái)探索以發(fā)現(xiàn)模式。我們只觀察這些特征，但沒有對(duì)結(jié)果進(jìn)行確定的測(cè)量值，因?yàn)槲覀兿胍页鏊鼈儭?/p>

與監(jiān)督學(xué)習(xí)不同的是，非監(jiān)督學(xué)習(xí)技術(shù)不使用帶標(biāo)簽的數(shù)據(jù)，算法需要自己去發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的結(jié)構(gòu)。

在聚類技術(shù)領(lǐng)域中，K-means可能是最常見和經(jīng)常使用的技術(shù)之一。K-means使用迭代細(xì)化方法，基于用戶定義的集群數(shù)量（由變量K表示）和數(shù)據(jù)集來(lái)產(chǎn)生其最終聚類。例如，如果將K設(shè)置為3，則數(shù)據(jù)集將分組為3個(gè)群集，如果將K設(shè)置為4，則將數(shù)據(jù)分組為4個(gè)群集，依此類推。

K-means從任意選擇的數(shù)據(jù)點(diǎn)開始，作為數(shù)據(jù)組的提議方法，并迭代地重新計(jì)算新的均值，以便收斂到數(shù)據(jù)點(diǎn)的最終聚類。

但是，如果您只提供一個(gè)值（K），算法如何決定如何對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分組？當(dāng)您定義K的值時(shí)，您實(shí)際上是在告訴算法您需要多少均值或質(zhì)心（如果設(shè)置K = 3，則創(chuàng)建了3個(gè)均值或質(zhì)心，其中包含3個(gè)聚類）。質(zhì)心是表示聚類中心的數(shù)據(jù)點(diǎn)（均值），它可能不一定是數(shù)據(jù)集的成員。

這就是算法的工作原理：

K個(gè)質(zhì)心是隨機(jī)創(chuàng)建的（基于預(yù)定義的K值）

K-means將數(shù)據(jù)集中的每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)分配到最近的質(zhì)心（最小化它們之間的歐幾里德距離），這意味著如果數(shù)據(jù)點(diǎn)比任何其他質(zhì)心更接近該群集的質(zhì)心，則認(rèn)為該數(shù)據(jù)點(diǎn)位于特定集群中。

然后K-means通過獲取分配給該質(zhì)心集群的所有數(shù)據(jù)點(diǎn)的平均值來(lái)重新計(jì)算質(zhì)心，從而減少與前一步驟相關(guān)的集群內(nèi)總方差。K均值中的“均值”是指對(duì)數(shù)據(jù)求均值并找到新的質(zhì)心。

該算法在步驟2和3之間迭代，直到滿足一些標(biāo)準(zhǔn)（例如最小化數(shù)據(jù)點(diǎn)與其對(duì)應(yīng)質(zhì)心的距離之和，達(dá)到最大迭代次數(shù)，質(zhì)心值不變或數(shù)據(jù)點(diǎn)沒有變化集群）

在該示例中，經(jīng)過5次迭代之后，計(jì)算的質(zhì)心保持相同，并且數(shù)據(jù)點(diǎn)不再交換集群（算法收斂）。這里，每個(gè)質(zhì)心都顯示為一個(gè)深色的數(shù)據(jù)點(diǎn)。

運(yùn)行此算法的初始結(jié)果可能不是最佳結(jié)果，并且使用不同的隨機(jī)起始質(zhì)心重新運(yùn)行它可能提供更好的性能（不同的初始對(duì)象可能產(chǎn)生不同的聚類結(jié)果）。出于這個(gè)原因，通常的做法是使用不同的起點(diǎn)多次運(yùn)行算法，并評(píng)估不同的初始化方法（例如Forgy或Kaufman方法）。

但另一個(gè)問題出現(xiàn)了：你如何知道K的正確值，或者要?jiǎng)?chuàng)建多少個(gè)質(zhì)心？對(duì)此這個(gè)問題沒有普遍的答案，雖然質(zhì)心或集群的最佳數(shù)量還不是先驗(yàn)的，但是存在不同的方法來(lái)估計(jì)它。一種常用的方法是測(cè)試不同數(shù)量的集群并測(cè)量得到的誤差平方之和，選擇K值，在該值處增加將導(dǎo)致誤差和減小的非常小，而減小時(shí)將急劇增加誤差和。定義最佳集群數(shù)的這一點(diǎn)被稱為“肘點(diǎn)”，可以用作一個(gè)視覺度量來(lái)找到K值的最佳選擇。

在此示例中，肘點(diǎn)位于3個(gè)集群中

K-means是您的數(shù)據(jù)科學(xué)工具包中必不可少的，有幾個(gè)原因。首先，它易于實(shí)現(xiàn)并帶來(lái)高效的性能。畢竟，您只需要定義一個(gè)參數(shù)（K的值）來(lái)查看結(jié)果。它的速度很快并且可以很好地處理大型數(shù)據(jù)集，使其能夠處理當(dāng)前的海量數(shù)據(jù)。它非常靈活，可以與幾乎任何數(shù)據(jù)類型一起使用，其結(jié)果易于解釋，并且比其他算法更易于解釋。此外，該算法非常受歡迎，您幾乎可以在任何學(xué)科中找到用例和實(shí)現(xiàn)。

但凡事都有不利的一面

K-means也存在一些缺點(diǎn)。第一個(gè)是你需要定義集群的數(shù)量，這個(gè)決定會(huì)嚴(yán)重影響結(jié)果。此外，由于初始質(zhì)心的位置是隨機(jī)的，因此結(jié)果可能不具有可比性并且顯示缺乏一致性。K-means生成具有統(tǒng)一大小的聚類（每個(gè)聚類具有大致相同的觀察量），即使數(shù)據(jù)可能以不同的方式運(yùn)行，并且它對(duì)異常值和噪聲數(shù)據(jù)非常敏感。此外，它假設(shè)每個(gè)聚類中的數(shù)據(jù)點(diǎn)被建模為位于該聚類質(zhì)心周圍的球體內(nèi)（球形限制），但是當(dāng)違反此條件（或任何先前的條件）時(shí)，算法可以以非直觀的方式運(yùn)行。

例1

示例1：在左側(cè)，數(shù)據(jù)的直觀聚類，兩組數(shù)據(jù)點(diǎn)之間有明顯分離（由一個(gè)較大的數(shù)據(jù)點(diǎn)包圍的一個(gè)小環(huán)的形狀）。在右側(cè)，通過K均值算法（K值為2）聚類的相同數(shù)據(jù)點(diǎn)，其中每個(gè)質(zhì)心用菱形表示。如您所見，該算法無(wú)法識(shí)別直觀的聚類。

例2

示例2：左側(cè)是兩個(gè)可識(shí)別數(shù)據(jù)組的聚類。在右側(cè)，K-means聚類在相同數(shù)據(jù)點(diǎn)上的結(jié)果不適合直觀的聚類。與示例1的情況一樣，由于算法的球形限制，K-means創(chuàng)建的分區(qū)不能反映我們?cè)谝曈X上識(shí)別的內(nèi)容。它試圖找到圍繞它們的整個(gè)數(shù)據(jù)球體的質(zhì)心，并且當(dāng)聚類的幾何形狀偏離球體時(shí)表現(xiàn)很差。

例3

示例3：再次，在左側(cè)有兩個(gè)清晰的集群（一個(gè)小而緊密的數(shù)據(jù)組和另一個(gè)較大且分散的集群），K-means無(wú)法識(shí)別（右側(cè)）。這里，為了平衡兩個(gè)數(shù)據(jù)組之間的集群內(nèi)距離并生成具有統(tǒng)一大小的集群，該算法混合兩個(gè)數(shù)據(jù)組并創(chuàng)建2個(gè)不代表數(shù)據(jù)集的人工集群。

有趣的是，無(wú)論這些數(shù)據(jù)點(diǎn)之間的關(guān)系多么明顯，K-means都不允許彼此遠(yuǎn)離的數(shù)據(jù)點(diǎn)共享同一個(gè)集群。

現(xiàn)在做什么？

事情是現(xiàn)實(shí)生活中的數(shù)據(jù)幾乎總是復(fù)雜、雜亂無(wú)章和嘈雜的?，F(xiàn)實(shí)世界中的情況很少能反映出明確的條件，即可立即應(yīng)用這些類型的算法。在K-means算法的情況下，預(yù)計(jì)至少有一個(gè)假設(shè)會(huì)被違反，因此我們不僅要識(shí)別它，還需要知道在這種情況下該做什么。

好消息是還有其他選擇，可以糾正缺陷。例如，將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為極坐標(biāo)可以解決我們?cè)谑纠?中描述的球形限制。如果發(fā)現(xiàn)嚴(yán)重的限制，還可以考慮使用其他類型的聚類算法?？赡艿姆椒ㄊ鞘褂没诿芏然蚧趯哟蔚乃惴?，這些算法修復(fù)了一些K均值限制（但也有其自身的局限性）。

總之，K-means是一種具有大量潛在用途的精彩算法，因此它具有多種功能，幾乎可用于任何類型的數(shù)據(jù)分組。但是從來(lái)沒有免費(fèi)的午餐：如果你不想被引導(dǎo)到錯(cuò)誤的結(jié)果，你需要了解它的假設(shè)和它的運(yùn)作方式。

審核編輯 ：李倩