Question

K-means原理、优化、应用

Answer 1

　K-Means算法是无监督的聚类算法，它实现起来比较简单，聚类效果也不错，因此应用很广泛。K-Means算法有大量的变体，本文就从最传统的K-Means算法讲起，在其基础上讲述K-Means的优化变体方法。包括初始化优化K-Means++, 距离计算优化elkan K-Means算法和大数据情况下的优化Mini Batch K-Means算法。

    K-Means算法的思想很简单，对于给定的样本集，按照样本之间的距离大小，将样本集划分为K个簇。让簇内的点尽量紧密的连在一起，而让簇间的距离尽量的大。

1、随机选择K个聚类的初始中心。

2、对任意一个样本点，求其到K个聚类中心的距离，将样本点归类到距离最小的中心的聚类。

3、每次迭代过程中，利用均值等方法更新各个聚类的中心点（质心）。

4、对K个聚类中心，利用2、3步迭代更新后，如果位置点变化很小(可以设置阈值)，则认为达到稳定状态，迭代结束。（画图时，可以对不同的聚类块和聚类中心可选择不同的颜色标注）

1、原理比较简单，实现也是很容易，收敛速度快。 

2、聚类效果较优。 

3、算法的可解释度比较强。 

4、主要需要调参的参数仅仅是簇数k。

1、K值的选取不好把握 

2、对于不是凸的数据集比较难收敛 

3、如果各隐含类别的数据不平衡，比如各隐含类别的数据量严重失衡，或者各隐含类别的方差不同，则聚类效果不佳。 

4、 最终结果和初始点的选择有关，容易陷入局部最优。

5、对噪音和异常点比较的敏感。

    解决K-Means算法对 初始簇心 比较敏感的问题，二分K-Means算法是一种弱化初始质心的一种算法。

1、将所有样本数据作为一个簇放到一个队列中。

2、从队列中选择一个簇进行K-Means算法划分，划分为两个子簇，并将子簇添加到队列中。

3、循环迭代步骤2操作，直到中止条件达到(聚簇数量、最小平方误差、迭代次数等)。

4、队列中的簇就是最终的分类簇集合。

从队列中选择划分聚簇的规则一般有两种方式；分别如下：

1、对所有簇计算误差和SSE(SSE也可以认为是距离函数的一种变种)，选择SSE最大的聚簇进行划分操作(优选这种策略)。

2、选择样本数据量最多的簇进行划分操作：

    由于 K-means 算法的分类结果会受到初始点的选取而有所区别，因此有提出这种算法的改进: K-means++ 。

    其实这个算法也只是对初始点的选择有改进而已，其他步骤都一样。初始质心选取的基本思路就是， 初始的聚类中心之间的相互距离要尽可能的远 。

1、随机选取一个样本作为第一个聚类中心 c1；

2、计算每个样本与当前已有类聚中心最短距离（即与最近一个聚类中心的距离），用 D(x)表示；这个值越大，表示被选取作为聚类中心的概率较大；最后，用轮盘法选出下一个聚类中心。

3、重复步骤2，知道选出 k 个聚类中心。

4、选出初始点（聚类中心），就继续使用标准的 k-means 算法了。

尽管K-Means++在聚类中心的计算上浪费了很多时间，但是在迭代过程中，k-mean 本身能快速收敛，因此算法实际上降低了计算时间。

      解决K-Means++算法缺点而产生的一种算法；主要思路是改变每次遍历时候的取样规则，并非按照K-Means++算法每次遍历只获取一个样本，而是每次获取K个样本，重复该取样操作O(logn)次 (n是样本的个数) ，然后再将这些抽样出来的样本聚类出K个点，最后使用这K个点作为K-Means算法的初始聚簇中心点。实践证明：一般5次重复采用就可以保证一个比较好的聚簇中心点。

1、在N个样本中抽K个样本，一共抽logn次，形成一个新的样本集，一共有Klogn个数据。

2、在新数据集中使用K-Means算法，找到K个聚簇中心。

3、把这K个聚簇中心放到最初的样本集中，作为初始聚簇中心。

4、原数据集根据上述初始聚簇中心，再用K-Means算法计算出最终的聚簇。

        Canopy属于一种‘粗’聚类算法，即使用一种简单、快捷的距离计算方法将数据集分为若干可重叠的子集canopy，这种算法不需要指定k值、但精度较低，可以结合K-means算法一起使用：先由Canopy算法进行粗聚类得到k个质心，再使用K-means算法进行聚类。

 1、将原始样本集随机排列成样本列表L=[x1,x2,...,xm]（排列好后不再更改），根据先验知识或交叉验证调参设定初始距离阈值T1、T2，且T1>T2 。

2、从列表L中随机选取一个样本P作为第一个canopy的质心，并将P从列表中删除。

3、从列表L中随机选取一个样本Q，计算Q到所有质心的距离，考察其中最小的距离D：

如果D≤T1，则给Q一个弱标记，表示Q属于该canopy，并将Q加入其中；

如果D≤T2，则给Q一个强标记，表示Q属于该canopy，且和质心非常接近，所以将该canopy的质心设为所有强标记样本的中心位置，并将Q从列表L中删除；

 如果D>T1，则Q形成一个新的聚簇，并将Q从列表L中删除。

4、重复第三步直到列表L中元素个数为零。

1、‘粗’距离计算的选择对canopy的分布非常重要，如选择其中某个属性、其他外部属性、欧式距离等。

2、当T2<D≤T1时，样本不会从列表中被删除，而是继续参与下一轮迭代，直到成为新的质心或者某个canopy的强标记成员。

3、T1、T2的取值影响canopy的重叠率及粒度：当T1过大时，会使样本属于多个canopy，各个canopy间区别不明显；当T2过大时，会减少canopy个数，而当T2过小时，会增加canopy个数，同时增加计算时间。

4、canopy之间可能存在重叠的情况，但是不会存在某个样本不属于任何canopy的情况。

5、Canopy算法可以消除孤立点，即删除包含样本数目较少的canopy，往往这些canopy包含的是孤立点或噪音点。

    由于K-Means算法存在初始聚簇中心点敏感的问题，常用使用Canopy+K-Means算法混合形式进行模型构建。

1、先使用canopy算法进行“粗”聚类得到K个聚类中心点。

2、K-Means算法使用Canopy算法得到的K个聚类中心点作为初始中心点，进行“细”聚类。

1、执行速度快(先进行了一次聚簇中心点选择的预处理)；

2、不需要给定K值，应用场景多。

3、能够缓解K-Means算法对于初始聚类中心点敏感的问题。

    Mini Batch K-Means算法是K-Means算法的一种优化变种，采用 小规模的数据子集 (每次训练使用的数据集是在训练算法的时候随机抽取的数据子集) 减少计算时间 ，同时试图优化目标函数；Mini Batch K-Means算法可以减少K-Means算法的收敛时间，而且产生的结果效果只是略差于标准K-Means算法。

1、首先抽取部分数据集，使用K-Means算法构建出K个聚簇点的模型。

2、继续抽取训练数据集中的部分数据集样本数据，并将其添加到模型中，分配给距离最近的聚簇中心点。

3、更新聚簇的中心点值。

4、循环迭代第二步和第三步操作，直到中心点稳定或者达到迭代次数，停止计算操作。

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