K 均值算法

聚类问题 Clustering

针对监督式学习，输入数据为 (x, y) ，目标是找出分类边界，即对新的数据进行分类。而无监督式学习只给出一组数据集 x1,x2,...,xm ，目标是去找出这组数据的模式特征，比如哪些数据是一种类型的，哪些数据是另外一种类型的。典型的无监督式学习包括市场细分，通过分析用户数据，来把一个产品的市场进行细分，找出细分人群。另外一个是社交网络分析，分析社交网络中的参与人员的不同特点，根据特点区分出不同群体。这些都是无监督式学习里的聚类 (Clustering) 问题。

K 均值算法

K 均值算法算法就是一种解决聚类问题的算法，它包含两个步骤：

• 给聚类中心分配点：计算所有的训练样例，把他分配到距离某个聚类中心最短的的那聚类里。
• 移动聚类中心：新的聚类中心移动到这个聚类所有的点的平均值处。

一直重复做上面的动作，直到聚类中心不再移动为止。这个时候我们就探索出了数据集的结构了。可以通过一个动画来直观地看一下 K 均值算法聚类的过程：

用数学的方法来描述 K 均值算法如下：

算法有两个输入信息。一是 K 表示选取的聚类个数；二是训练数据集 x(1),x(2),...,x(m) 。

1. 随机选择 K 个聚类中心 u1,u2,...,uk 。
2. 从 1 - m 遍历所有的数据集，计算 x(i) 分别到 u1,u2,...,uk 的距离，记录距离最短的聚类中心点。然后把 x(i) 这个点分配给这个聚类。令 c(i)=j 其中 uj 就是与 x(i) 距离最短的聚类中心点。计算距离时，一般使用 ∥x(i)−uj∥2 来计算。
3. 从 1 - K 遍历所有的聚类中心，移动聚类中心的新位置到这个聚类的均值处。即 uj=1c(∑cd=1) ，其中 c 表示分配给这个聚类的训练样例点的个数。如果特殊情况下，没有点分配给这个聚类中心，那么说明这个聚类中心就不应该存在，直接删除掉这个聚类中心，最后聚类的个数变成 K - 1 个。
4. 重复步骤 2 ，直到聚类中心不再移动为止。

K 均值算法成本函数

J=1m∑i=1m∥x(i)−uc(i)∥2

其中， c(i) 是训练样例 x(i) 分配的聚类序号； uc(i) 是 x(i) 所属的聚类的中心点。K 均值算法的成本函数的物理意义，就是训练样例到其所属的聚类中心点的距离的平均值。

随机初始化聚类中心点

假设 K 是聚类的个数，m 是训练样本的个数，那么必定有 K<m 。在随机初始化时，随机从 m 个训练数据集里选择 K 个样本来作为聚类中心点。这是正式推荐的随机初始化聚类中心的做法。

在实际解决问题时，最终的聚类结果会和随机初始化的聚类中心点有关。即不同的随机初始化的聚类中心点可能得到不同的最终聚类结果。因为成本函数可能会收敛在一个局部最优解，而不是全局最优解上。一个解决方法是多做几次随机初始化的动作，然后训练出不同的取类中心点以及聚类节点分配方案。然后用这些值算出成本函数，最终选择那个成本最小的。

比如，假设我们做 100 次运算，步骤如下：

1. 随机选择 K 个聚类中心点
2. 运行 K 均值算法，算出 c(1),c(2),...,c(m) 和 u1,u2,...,uk
3. 使用 c(1),c(2),...,c(m) 和 u1,u2,...,uk 算出最终的成本值
4. 记录最小的成本值，然后跳回步骤 1，直到达到最大运算次数

这样我们可以适当加大运算次数，从而求出全局最优解。

选择聚类的个数

怎么样选择合适的聚类个数呢？实际上聚类个数和业务有紧密的关联，比如我们要对 T-Shirt 大小进行聚类分析，我们是分成 3 个尺寸好呢还是分成 5 个尺寸好？这个更多的是个业务问题而非技术问题。3 个尺寸可以给生产和销售带来便利，但客户体验可能不好。5 个尺寸客户体验好了，但可能会给生产和库存造成不便。

从技术角度来讲，也是有一些方法可以来做一些判断的。我们可以把聚类个数作为横坐标，成本函数作为纵坐标，这样把成本和聚类个数的数据画出来。如上图所示。大体的趋势是随着 K 值越来越大，成本越来越低。我们找出一个拐点，即在这个拐点之前成本下降比较快，在这个拐点之后，成本下降比较慢，那么很可能这个拐点所在的 K 值就是我们要寻求的最优解。

当然，这个技术方法并不总是有效，我们很可能会得到一个没有拐点的曲线，这样的话，就必须和业务逻辑结合以便选择合适的聚类个数。