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1      什么是聚类算法？

聚类算法就是根据特定的规则，将数据进行分类。分类的输入项是数据的特征，输出项是分类标签，它是无监督的。

常见的聚类规则包括：1）基于原型的，例如有通过质心或中心点聚类，常见的算法KMeans；2）基于图的，也就是通过节点和边的概念，形成连通分支的分类，常见的算法是凝聚层次聚类，最小生成树聚类；3）基于密度的，根据数据密度的大小进行聚类，常见的算法是DBSCAN，SNN密度聚类；4）基于统计的聚类，数据一般符合一种或几种概率分布，根据概率分布情况进行聚类。

2      常见的几类聚类算法

这里介绍KMeans、凝聚层次聚类和DBSCAN三种聚类方法。

2.1     KMeans聚类

KMeans聚类就是通过找出距离质心最近的点的分为一类的方法，达到SSE（误差平方和）最小的目标。

2.1.1     基本概念

K类：参数，聚类前设置的聚类形成的簇的个数；

质心：每个簇的聚集中心，一般L2距离为均值；余弦相似度为均值；L1距离为中位数。

距离：待聚类点到质心的距离，一般低维空间用L2距离，文档用余弦相似度。

SSE：KMeans聚类的目标函数，簇中各点到质心的距离平方和为簇内SSE，总SSE为K个簇内SSE之和。

2.1.2     KMeans聚类流程

Step1：确定要聚成的簇的个数n_clusters = k，选择k个初始质心；

Repeat：

Step2：根据质心，将每个数据点选择最近的质心聚为一个簇；

Step3：根据新簇，更新质心。

Until：质心不变动，或数据点所在簇不再更新；或者重复次数达到设置的上限。

2.1.3     KMeans聚类参数

KMeans聚类有两个初始参数：k 和初始质心；

k值：

k值设置可能出现的问题：由于事先不清楚数据的分布情况导致k值设置与数据实际的簇与设置不符；

解决方法：事前：1）通过可视化散点图观察，但是更多时候多维不好观察；2）通过多个k值得迭代，计算SSE或silhouette_score的趋势分布，找出拐点对应的k值；事后：3）尝试对SSE较大的簇进行分裂，或对质心距离很近的簇进行合并，计算SSE的增加量，改变簇的数量。

另外，可以采用二分K均值方法，逐步迭代。

初始质心：

初始质心默认采用随机选择的方法，但是由于质心的选择，如果初始质心在两个簇中间或在一个比较密的簇内，可能会出现，本来是两个簇的聚成一个簇或者本来该聚成一个簇的变成两个簇，使结果不能达到预期。

解决方法：1）一般解决方法，就是对初始质心多次尝试；2）还可以通过先计算全体数据均值，作为第一个质心，后一个质心取离前一个质心距离最远的点的方法，取出所有质心，但这种方法可能将离群点选为质心。

2.1.4     复杂度

KMeans聚类的空间复杂度为O（ (m+k)n），其中m为点的个数，n为属性的个数，k为分类个数，代表要存储的质心数量；

时间复杂度为O（m*n*k*I），其中I为迭代次数。

2.1.5     算法优缺点

优点：简单、便于理解，易于实现，空间复杂度和时间复杂度不高；

缺点：参数选取（k值和初始质心选取问题）；KMeans算法的本质是将按照距离将距离某个质心最近的点聚为一簇，它的计算中默认每个簇是以质心为中心的球形结构，对于不规则形状的簇、基于密度的簇等划分困难；3）KMeans聚类为完全聚类，目标函数为SSE，离群点对结果影响较大，可以先做离群点删除，再聚类。

2.2     凝聚层次聚类

凝聚层次聚类是一种基于图的聚类。它先是将每个点作为一个簇，通过邻近度矩阵，将距离最近的簇聚为一个新簇，然后更新邻近度矩阵。

2.2.1     基本概念

邻近度矩阵：任一簇到其他簇的距离形成的矩阵；

单链：用两个簇的最小距离代表两个簇的邻近度；可以看成两个簇结点的边长的最小值。

全连：用两个簇的最大距离代表两个簇的邻近度；可以看成两个簇结点的边长的最大值。

组平均：用分别在两个簇中点的全部点距离的平均值代表两个簇的邻近度。可以看成两个簇结点的边长的均值。

Ward：两个簇合并导致的平方误差的增量代表两个簇的邻近度。

2.2.2     聚类流程

Repeat：

Step1：计算邻近度矩阵；

Step2：将邻近度矩阵中最近的点合并为一个新簇；

Until：

只剩下一个簇。（这个有问题吧，只剩一个簇还聚类干嘛？）

2.2.3     复杂度

空间复杂度：由于要存储邻近度矩阵，所以空间复杂度为O（m²）；

时间复杂度：需要m-1次迭代，每一步聚一个簇，第i步需要做O（（m-i+1）²），所以时间复杂度为O（m³）。

2.2.4     算法优缺点

优点：1）不用事先设置聚类数量，根据结果就可以自动地形成合适的簇；2）不受初始质心影响，而且会将最近的点聚为一簇。

缺点：1）由于每次更新邻近度矩阵会覆盖原来的邻近度矩阵，所以聚类结果很可能是次最优的；2）复杂度比较高，开销大。3）对噪声可能不够敏感，高维计算时也可能出现问题。可以先使用其他技术进行局部聚类，再进行层次聚类。

2.3     DBSCAN（density based spatial cluster of application with noise）

将某一邻域内密度大于给定值的数据聚为一簇。这一聚类属于不完全聚类，噪声点将不会属于任何一个簇。

2.3.1     基本概念

核心点：在给定点的r邻域内，包含数据中点的个数大于等于min_pts个；

边界点：在某个核心点的邻域内，但是它的r邻域内点的个数小于min_pts个；

噪声点：非核心点和边界点。

2.3.2     聚类流程

Step1：将所有点标记为核心点、边界点和噪声点；

Step2：删除噪声点；

Step3：为距离小于eps的所有核心点构建一条边；

Step4：每组连通的核心点形成一个簇；

Step5：将边界点指派到与之相关联的核心点。

2.3.3     参数

DBSCAN的初始参数有两个，Eps和min_pts，即核心点邻域的半径和邻域中最小点的个数。

Eps：邻域的半径大小。

邻域设定可能会出现的问题：设置值过大，可能会将该分离的簇聚到一起；邻域设定过小，每个点都可能成为一个邻域。

方法：可以先计算任何点的距离，然后用线性图展现，找出距离的拐点，作为半径大小。

Min_pts：邻域中最小点的个数。

点的个数的设定与邻域的大小相关，设置过大，可能无法形成核心邻域，设置过小，可能将噪声作为核心点。

优化方法：？？？

2.3.4     复杂度

空间复杂度：要存储点m，空间复杂度为O（m）；

时间复杂度：m*找出eps内的点需要的时间，复杂度最大O（m²），最小为O（mlogm）。

2.3.5     算法优缺点

优点：1）可以区分不规则形状的簇；2）简单、空间复杂度低；3）抗噪声；

缺点：1）初始参数eps和min_pts不好确定；2）高维空间不适用；3）对于不同区域密度不同的数据不能形成好的聚类效果；4）不是完全聚类，噪声会被删除。

3      聚类算法评估

1）    凝聚度SSE

2）    分离度：,c为全部点的均值；为簇的均值。

TSS=SSE+SSB。

3）    凝聚度和分裂度的融合，轮廓系数（silhouette_score），某个点i的轮廓系数

为一个数据点到其他簇所有点的距离；为一个数据点到簇内点的距离。

的值在[-1, 1]间，越大聚类效果越好。值为-1时，=0，没有形成聚类；值为1时，，达到了最好的聚类效果。

    邻近度矩阵矩阵：理想的相似度矩阵和现实的相似度矩阵的相关度。理想的相似度矩阵是块对角阵，每个数据点一行一列，两个点相似度矩阵值的坐标为：在同一簇中为1，不在同一簇中中值为0。

聚类算法总结

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原文地址：https://www.cnblogs.com/bigdatadnsc/p/10708333.html