数据挖掘十大算法之K-Means K均值聚类算法

Posted 2022-05-16 Better Bench

目录

• 1 Kmeans步骤
• 2 kmeans损失函数
• 3 优缺点
• 4 如何调优和改进
• 5 改进的算法

1 Kmeans步骤

（1）数据预处理，如归一化、离群点处理等
（2）随机选取K个簇中心，记为$u_1^0,u_2^0...u_k^0$
（3）定义代价函数，表示在一个簇内，各个样本距离所属簇中心点的误差平方和
$J(c,u)={\sum }_{i=1}M||x_i-u_{c_i}|{|}^2$，其中$x_i$代表第i个样本，$c_i$是$x_i$所属的簇，$u_{c_i}$代表簇对应的中心点，M是样本数。刻画了簇内样本围绕簇均值向量的紧密程度。
（4）令$t=0,1,2,...$为迭代步数，重复下面过程直到J收敛。

2 kmeans损失函数

损失函数是各个样本距离所属簇中心点的误差平方和
$J(c,u)={\sum }_{i=1}M||x_i-u_{c_i}|{|}^2$，其中$x_i$代表第i个样本，$c_i$是$x_i$所属的簇，$u_{c_i}$代表簇对应的中心点，M是样本数。

3 优缺点

（1）缺点

• 受初始簇心值和离群点的影响，每次的运行结果不稳定
• 结果通常不是全局最优
• 无法很好地解决数据簇样本数量分布差别较大的情况（如一个簇样本10，一个簇样本是100倍）
• 不太适用于离散分类，样本点只能被划分到单一的类中

（2）优点

• 对于大数据，计算复杂度是O(NKt)，接近与线性，其中N是数据的样本数，K是簇 心数，t是迭代的轮次数。
• 局部最优也能满足大部分的聚类需求

4 如何调优和改进

（1）数据归一化和离群点处理

• 均值和方差打的维度对数据的聚类结果产生决定性的影响，未做归一化处理和统一单位的数据是无法直接参与运算和比较的。
• 离群点和少量的噪声数据会对均值产生交大的影响，导致中心偏移

（2）合理的选择K值
评价指标函数有误差平方和SSE和轮廓系数，通过可视化，采用手肘法去判断最佳的K值
（3）采用核函数
称为核K均值算法，是核聚类方法的一种，主要思想是通过一个非线性映射，将输入空间中的数据点映射到高位的特征空间中，并在新的特征空间中聚类。非线性映射增加了数据点线性可分的概率，从而在经典的聚类算法失效的情况下，通过引入核函数可以达到更为准确的聚类结果。

5 改进的算法

（1）Kmeans++
随机选择第一个簇心，则在选取之后簇心的时候，距离当前n个簇心越远的点有更高被选为第n+1的簇心。
（2）ISODATA算法
当K值不确定的时候，可以使用ISODATA算法。全称是迭代自组织数据分析法。
算法思想是当属于某个类别的样本过少时，把该类别去除；当属于某个类别的样本数过多、分散成都较大时，把该类别分为两个子类别。在K均值上增加了两个操作，一个是分裂操作，对应增加聚类中心数，二是合并操作，对应减少聚类重心数。

缺点是：需要指定的参数比较多。有四个，分别是

• 预期的聚类中心数目Ｋ
• 每类所要求的最小样本数目$N_{min}$，用于类别删除。
• 最大方差Sigma。用于控制某个类别中样本的分散程度，用于类别分裂。
• 两个聚类重心之间所允许的最小距离$D_{min}$。

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