作者 | Josh Thompson
来源 | 数据派THU
Choosing the Right Clustering Algorithm for your Dataset - KDnuggets
聚类算法十分容易上手,但是选择恰当的聚类算法并不是一件容易的事。
数据聚类是搭建一个正确数据模型的重要步骤。数据分析应当根据数据的共同点整理信息。然而主要问题是,什么通用性参数可以给出最佳结果,以及什么才能称为“最佳”。
本文适用于菜鸟数据科学家或想提升聚类算法能力的专家。下文包括最广泛使用的聚类算法及其概况。根据每种方法的特殊性,本文针对其应用提出了建议。
四种基本算法以及如何选择
聚类模型可以分为四种常见的算法类别。尽管零零散散的聚类算法不少于100种,但是其中大部分的流行程度以及应用领域相对有限。
基于整个数据集对象间距离计算的聚类方法,称为基于连通性的聚类(connectivity-based)或层次聚类。根据算法的“方向”,它可以组合或反过来分解信息——聚集和分解的名称正是源于这种方向的区别。最流行和合理的类型是聚集型,你可以从输入所有数据开始,然后将这些数据点组合成越来越大的簇,直到达到极限。
层次聚类的一个典型案例是植物的分类。数据集的“树”从具体物种开始,以一些植物王国结束,每个植物王国都由更小的簇组成(门、类、阶等)。
层次聚类算法将返回树状图数据,该树状图展示了信息的结构,而不是集群上的具体分类。这样的特点既有好处,也有一些问题:算法会变得很复杂,且不适用于几乎没有层次的数据集。这种算法的性能也较差:由于存在大量的迭代,因此整个处理过程浪费了很多不必要的时间。最重要的是,这种分层算法并不能得到精确的结构。
同时,从预设的类别一直分解到所有的数据点,类别的个数不会对最终结果产生实质性影响,也不会影响预设的距离度量,该距离度量粗略测量和近似估计得到的。
根据我的经验,由于简单易操作,基于质心的聚类(Centroid-based)是最常出现的模型。 该模型旨在将数据集的每个对象划分为特定的类别。 簇数(k)是随机选择的,这可能是该方法的最大问题。 由于与k最近邻居(kNN)相似,该k均值算法在机器学习中特别受欢迎。
计算过程包括多个步骤。首先,输入数据集的目标类别数。聚类的中心应当尽可能分散,这有助于提高结果的准确性。
其次,该算法找到数据集的每个对象与每个聚类中心之间的距离。最小坐标距离(若使用图形表示)确定了将对象移动到哪个群集。
之后,将根据类别中所有点的坐标平均值重新计算聚类的中心。重复算法的上一步,但是计算中要使用簇的新中心点。除非达到某些条件,否则此类迭代将继续。例如,当簇的中心距上次迭代没有移动或移动不明显时,聚类将结束。
尽管数学和代码都很简单,但k均值仍有一些缺点,因此我们无法在所有情景中使用它。缺点包括:
相比之下,期望最大化算法可以避免那些复杂情况,同时提供更高的准确性。简而言之,它计算每个数据集点与我们指定的所有聚类的关联概率。用于该聚类模型的主要工具是高斯混合模型(GMM)–假设数据集的点服从高斯分布。
k-means算法可以算是EM原理的简化版本。它们都需要手动输入簇数,这是此类方法要面对的主要问题。除此之外,计算原理(对于GMM或k均值)很简单:簇的近似范围是在每次新迭代中逐渐更新的。
与基于质心的模型不同,EM算法允许对两个或多个聚类的点进行分类-它仅展示每个事件的可能性,你可以使用该事件进行进一步的分析。更重要的是,每个聚类的边界组成了不同度量的椭球体。这与k均值聚类不同,k均值聚类方法用圆形表示。但是,该算法对于不服从高斯分布的数据集根本不起作用。这也是该方法的主要缺点:它更适用于理论问题,而不是实际的测量或观察。
最后,基于数据密度的聚类成为数据科学家心中的最爱。
这个名字已经包括了模型的要点——将数据集划分为聚类,计数器会输入ε参数,即“邻居”距离。因此,如果目标点位于半径为ε的圆(球)内,则它属于该集群。
具有噪声的基于密度的聚类方法(DBSCAN)将逐步检查每个对象,将其状态更改为“已查看”,将其划分到具体的类别或噪声中,直到最终处理整个数据集。用DBSCAN确定的簇可以具有任意形状,因此非常精确。此外,该算法无需人为地设定簇数 —— 算法可以自动决定。
尽管如此,DBSCAN也有一些缺点。如果数据集由可变密度簇组成,则该方法的结果较差;如果对象的位置太近,并且无法轻易估算出ε参数,那么这也不是一个很好的选择。
总而言之,我们并不能说选择了错误的算法,只能说其中有些算法会更适合特定的数据集结构。为了采用最佳的(看起来更恰当的)算法,你需要全面了解它们的优缺点。
例如,如果某些算法不符合数据集规范,则可以从一开始就将其排除在外。为避免繁琐的工作,你可以花一些时间来记住这些信息,而无需反复试验并从自己的错误中学习。
我们希望本文能帮助你在初始阶段选择最好的算法。继续这了不起的工作吧!
数据分析咨询请扫描二维码
CDA数据分析师认证:CDA认证分为三个等级:Level Ⅰ、Level Ⅱ和Level Ⅲ,每个等级的报考条件如下: Le ...
2024-11-14自学数据分析可能是一条充满挑战却又令人兴奋的道路。随着数据在现代社会中的重要性日益增长,掌握数据分析技能不仅能提升你的就 ...
2024-11-14数据分析相关职业选择 数据分析领域正在蓬勃发展,为各种专业背景的人才提供了丰富的职业机会。从初学者到有经验的专家,每个人 ...
2024-11-14数据挖掘与分析在金融行业的使用 在当今快速发展的金融行业中,数据挖掘与分析的应用愈发重要,成为驱动行业变革和提升竞争力的 ...
2024-11-14学习数据挖掘需要掌握哪些技能 数据挖掘是一个不断发展的领域,它结合了统计学、计算机科学和领域专业知识,旨在从数据中提取有 ...
2024-11-14统计学作为一门基于数据的学科,其广泛的应用领域和多样的职业选择,使得毕业生拥有丰厚的就业前景。无论是在政府还是企业,统计 ...
2024-11-14在当今高速发展的技术环境下,企业正在面临前所未有的机遇和挑战。数字化转型已成为企业保持竞争力和应对市场变化的必由之路。要 ...
2024-11-13爬虫技术在数据分析中扮演着至关重要的角色,其主要作用体现在以下几个方面: 数据收集:爬虫能够自动化地从互联网上抓取大量数 ...
2024-11-13在数据分析中,数据可视化是一种将复杂数据转化为图表、图形或其他可视形式的技术,旨在通过直观的方式帮助人们理解数据的含义与 ...
2024-11-13在现代银行业中,数字化用户行为分析已成为优化产品和服务、提升客户体验和提高业务效率的重要工具。通过全面的数据采集、深入的 ...
2024-11-13在这个数据飞速增长的时代,企业若想在竞争中占据优势,必须充分利用数据分析优化其营销策略。数据不仅有助于理解市场趋势,还可 ...
2024-11-13数据分析行业的就业趋势显示出多个积极的发展方向。随着大数据和人工智能技术的不断进步,数据分析在各行各业中的应用变得越来越 ...
2024-11-13市场数据分析是一门涉及多种技能和工具的学科,对企业在竞争激烈的市场中保持竞争力至关重要。通过数据分析,企业不仅可以了解当 ...
2024-11-13数据分析与数据挖掘是数据科学领域中两个关键的组成部分,它们各有独特的目标、方法和应用场景。尽管它们经常在实际应用中结合使 ...
2024-11-13在如今这个数据驱动的时代,数据分析能力已经成为许多行业的重要技能。无论是为工作需要,还是为了职业转型,掌握数据分析都能够 ...
2024-11-13在如今这个数据驱动的时代,数据分析能力已经成为许多行业的重要技能。无论是为工作需要,还是为了职业转型,掌握数据分析都能够 ...
2024-11-13作为一名业务分析师,你肩负着将业务需求转化为技术解决方案的重任。面试这一角色时,涉及的问题多种多样,涵盖技术技能、分析能 ...
2024-11-13自学数据分析可能看似一项艰巨的任务,尤其在开始时。但是,通过一些策略和方法,你可以系统地学习和掌握数据分析的相关知识和技 ...
2024-11-10Excel是数据分析领域中的一款强大工具,它凭借其灵活的功能和易用的界面,成为了许多数据分析师和从业者的首选。无论是简单的数 ...
2024-11-10在快速发展的商业环境中,数据分析能力已经成为许多行业的核心竞争力。无论是初学者还是经验丰富的专家,搭建一个有效的数据分析 ...
2024-11-10