《机器学习》——聚类
聚类任务
聚类是无监督学习任务，样本的标记信息未知，聚类试图将数据集中的样本划分为若干个通常是不相交的子集，每个子集称为一个簇，聚类仅能自动形成簇结构，不一定具有明确的概念语义
聚类既可以作为一个单独过程，寻找数据内在的分布结构，也可作为其他任务的前驱过程
输入样本集包含m个无标记样本，聚类为每个样本生成一个簇标记，聚类结果可用一串簇标记向量表示
性能度量
聚类的性能度量大致分为两类
- 外部指标：与某个参考模型的结果比较
- 内部指标：直接观察聚类结果，不参考外部模型
对于外部指标，令$\lambda$为聚类模型结果，$\lambda^*$为参考模型结果，样本集$D={x_1,x_2,…,x_m}$，有以下定义
\[\begin{aligned} a&=\vert SS\vert,&SS=\{(x_i,x_j)\vert\lambda_i=\lambda_j,\lambda^*_i=\lambda^*_j,i<j\}\\ b&=\vert SD\vert,&SD=\{(x_i,x_j)\vert\lambda_i=\lambda_j,\lambda^*_i\ne\lambda^*_j,i<j\}\\ c&=\vert DS\vert,&DS=\{(x_i,x_j)\vert\lambda_i\ne\lambda_j,\lambda^*_i=\lambda^*_j,i<j\}\\ d&=\vert DD\vert,&DD=\{(x_i,x_j)\vert\lambda_i\ne\lambda_j,\lambda^*_i\ne\lambda^*_j,i<j\} \end{aligned}\]基于以上定义，有如下指标，指标值越大，效果越好
- Jaccard系数：$JC={a\over a+b+c}$
- FM指数：$FMI=\sqrt{\frac{a}{a+b}\cdot\frac{a}{a+c} }$
- Rand指数：$RI={2(a+d)\over m(m-1)}$
对于内部指标，考虑聚类后样本之间的距离，对簇$C={C_1,C_2,…,C_k}$，定义$dist(\cdot,\cdot)$为距离计算函数
\[\begin{aligned} avg(C)&={2\over\vert C\vert(\vert C\vert-1)}\sum\limits_{1\le i<j\le\vert C\vert}dist(x_i,x_j)\\ diam(C)&=\max\limits_{1\le i<j\le\vert C\vert}dist(x_i,x_j)\\ d_\min(C_i,C_j)&=\min\limits_{x_i\in C_i,x_j\in C_j}dist(x_i,x_j)\\ d_{cen}(C_i,C_j)&=dist(\mu_i,\mu_j) \end{aligned}\]其中$avg(C)$表示簇C内样本间的平均距离，$diam(C)$表示簇C内样本间的最大距离，$d_\min$表示簇$C_i$和簇$C_j$最近样本间的距离，$d_{cen}$表示簇$C_i$和簇$C_j$中心点间的距离
基于以上定义，有以下指标
- DB指数：$DBI={1\over k}\sum\limits_{i=1}^k\max\limits_{j\ne i}({avg(C_i)+avg(C_j)\over d_{cen}(\mu_i,\mu_j)})$，DBI值越小越好
- Dunn指数：$DI=\min\limits_{1\le i\le k}{\min\limits_{j\ne i}({d_\min(C_i,C_j)\over\max\limits_{1\le l\le k}diam(C_l)})}$，DI值越大越好
距离计算
在计算两个样本间的距离时，最常用的是闵可夫斯基距离，即$x_i-x_j$的$L_p$范数，用于有序属性（包含连续属性和具有序关系的离散属性）
\[dist(x_i,x_j)=(\sum\limits_{u=1}^n\vert x_{iu}-x_{ju}\vert^p)^{1\over p}\]对于无序属性，可采用VDM距离，令$m_{u,a}$表示属性u上取值为a的样本数，$m_{u,a,i}$表示第i个簇中属性u上取值为a的样本数，k为簇数，两个属性u的离散值a与b的VDM距离为
\[VDM_p(a,b)=\sum\limits_{i=1}^k\vert{m_{u,a,i}\over m_{u,a} }-{\frac{m_{u,b,i} }{m_{u,b} } }\vert^p\]对于不同的属性也可赋予不同的权重，在求和时变为加权求和
使用距离计算本质是度量两个样本的相似度，但直接使用相似度度量未必能满足距离度量的性质要求，有时需要根据样本来设计不同的距离计算式，可以通过距离度量学习来实现
原型聚类
原型聚类是指基于原型的聚类，首先初始化一组原型，之后不断地对原型进行迭代更新
k均值聚类
k均值聚类的目标是最小化样本与均值向量的平方误差
\[\begin{aligned} E&=\sum\limits_{i=1}^k\sum\limits_{x\in C_i}\vert\vert x-\mu_i\vert\vert_2^2\\ \mu_i&={1\over\vert C_i\vert}\sum\limits_{x\in C_i}x \end{aligned}\]算法流程如下
- 初始化均值向量，随机选择k个样本作为k个均值向量
- 计算每个样本与所有均值向量的距离，将样本划分到距离最近的簇中
- 基于每个簇中的样本计算新的均值向量，若与当前均值向量不同，则更新均值向量
- 重复第2,3步
学习向量量化
学习向量量化简称LVQ，它假设样本带有标记，利用样本标记来辅助聚类，给定样本集$D={(x_1,y_1),(x_2,y_2),…,(x_m,y_m)},y\in\Upsilon$，LVQ的输出为一组原型向量，每个原型向量代表一个簇，同时簇标记$t_i\in\Upsilon$
算法流程如下
- 初始化一组原型向量
- 随机选择一个样本，计算样本与原型向量的距离，找到与样本距离最近的原型向量
- 根据样本的标记是否等于该原型向量的预设标记，更新该原型向量，这一步更新后原型向量会更加接近或远离样本
在学习得到原型向量后，每个原型向量表示了一个簇区域，该区域中每个样本与原型向量的距离不大于它与其他原型向量的距离，这样基于原型向量对样本空间进行划分，称为Voronoi剖分
同时，将簇内的向量全部使用原型向量表示，就实现了样本的有损压缩，称为向量量化
密度聚类
密度聚类假设聚类结构能通过样本分布的紧密程度确定。通常情形下，密度聚类算法从样本密度的角度来考察样本之间的可连接性，并基于可连接样本不断扩展聚类簇，以获得最终的聚类结果
DBSCAN算法是一种著名的密度聚类算法，它定义两个参数$\epsilon$和$MinPts$定义密度，对于任意一个样本，以该样本为中心，$\epsilon$为长度，刻画出该样本的邻域，若邻域内的样本数至少有$MinPts$个，则该样本称为核心对象，位于该邻域内的样本与核心对象密度直达，经过传递，两个样本可达称为密度可达，DBSCAN中将簇定义为由密度可达关系导出的最大相连样本集合
层次聚类
层次聚类试图在不同层次对数据集进行划分，从而形成树形的聚类结构，数据集的划分可采用自底向上的聚合策略，也 可采用自顶向下的分拆策略
AGNES是一种采用自底向上聚合策略的层次聚类算法。它先将数据集中的每个样本看作一个初始聚类簇，然后在算法运行的每一步中找出距离最近的两个聚类簇进行合并，该过程不断重复，直至达到预设的聚类簇个数
