机器学习（聚类二）——K-Means

K-means算法，也称为K-平均或者K-均值，是一种使用广泛的最基础的聚类算法，一般作为掌握聚类算法的第一个算法。

思路

通过名字，大概就猜出这个算法的意思：K表示要分成K个类，而分类的手段是通过均值实现的。

假设输入样本为 $T=X_1 ,X_2 ,...,X_m$ ;则算法步骤为（使用欧几里得距离公式）：

• 选择初始化的k个类别中心 $a_1 ,a_2 ,...a_k$ ;
• 对于每个样本 $X_i$ ，将其标记为距离类别中心 $a_j$ 最近的类别 j
• 更新每个类别的中心点 $a_j$ 为隶属该类别的所有样本的均值
• 重复上面两步操作，直到达到某个中止条件

中止条件：

• 迭代次数、最小平方误差MSE、簇中心点变化率

原理图示

起始点是随机选择的，可以是样本点，也可以不是。

图中，找了两个起始点（图b），也就是初始质点。
计算其他所有点到这两个点的距离，离哪个点近就划分到这个点（图c）。
此时得到了两个簇，计算出每个簇的中心点，更新为新的质点（图d）。
以这两个点为基准再重新划分，得到两个新的簇（图c）。
……
不断迭代，直到满足我们的终止条件。

算法

记K个簇中心分别为 $a_1 ,a_2 ,...a_k$ ；每个簇的样本数量为 $N_1 ,N_2 ,...,N_K$ ;使用平方误差作为目标函数(使用欧几里得距离)，公式为：
$J(a_1,a_2,…,a_k )=\frac{1}{2} \sum_{j=1}^K\sum_{i=1}^{N_j}(x_i−a_j )^2$
上式为平方的形式，是关于未知参数是 $a_j$ 一个凸函数，因此可通过求导的方式求最值。

要获取最优解，也就是目标函数需要尽可能的小，对 $J$ 函数求偏导数，可以得到簇中心点a更新的公式为：
$\frac{∂J}{∂a_j}=\sum_{i=1}^{N_j}(x_i−a_j ) \quad \underrightarrow{\,令导数为0\,} \quad a_j= \frac{1}{N} \sum_{i=1}^{N_j}x_i$
这里思考一个问题：如果使用其它距离度量公式，簇中心点更新公式是啥?

思考

1 . K-means算法在迭代的过程中使用所有点的均值作为新的质点(中心点)，如果簇中存在异常点，将导致均值偏差比较严重。
比如一个簇中有2、4、6、8、100五个数据，那么新的质点为24，显然这个质点离绝大多数点都比较远；
在当前情况下，使用中位数6可能比使用均值的想法更好，使用中位数的聚类方式叫做 K-Mediods聚类(K中值聚类)

2 . K-means算法是初值敏感的，选择不同的初始值可能导致不同的簇划分规则。
为了避免这种敏感性导致的最终结果异常性，可以采用初始化多套初始节点构造不同的分类规则，然后选择最优的构造规则。
如，我们预想的情况

而实际可能的情况（红点表示初始的质点）

3 . 除此之外，初始值的数量选择不同，会得到不同的结果。

优缺点

1 .缺点：

• K值是用户给定的，在进行数据处理前，K值是未知的，不同的K值得到的结果也不一样；
• 对初始簇中心点是敏感的
• 不适合发现非凸形状的簇或者大小差别较大的簇，如同心圆
• 特殊值(离群值)对模型的影响比较大，可用K中值聚类

2 . 优点：

• 理解容易，聚类效果不错
• 处理大数据集的时候，该算法可以保证较好的伸缩性和高效率
• 当簇近似高斯分布的时候，效果非常不错，即上图这种成团的情况