[机器学习与scikit-learn-25]：算法-聚类-KMeans的适用范围与评估指标

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目录

前言：

第1章 KMeans的适合与不适合场景

1.1 KMeans的本质与适用场景

1.2 KMeans的不适用场合

1.3 不适合场合下的错误聚类

第2章 KMeans效果评估面临的问题

2.1 概述

2.2 KMeans的Inertia指标面临的问题

第3章 KMeans效果评估的方法

3.1 当真实标签已知的时候

3.2 当真实标签未知的时候：基本思想

3.3 当真实标签未知的时候：轮廓系数

3.4 轮廓系数的代码演示

3.5 当真实标签未知的时候：Calinski-Harabaz Index

3.6 卡林斯基-哈拉巴斯指数代码示例

3.7 上述两个指标运行时间比较

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前言：

在KMeans的代码使用示例中，我们看出所有点到质心的距离Inertia指标，并不能作为评估模型好坏的指标。且有标签样本的分类评估指标也不适合聚类，因为聚类没有参考标签可以比较。

第1章 KMeans的适合与不适合场景

1.1 KMeans的本质与适用场景

 KMeans的本质是找“质心”的过程，质心是族类样本的均值中心。

这就意味着，KMeans的前提条件，样本数据必须：

（1）按照族的方式分布

（2）有质心存在，有中心点存在

（3）族之间不能重叠

上述的前提条件，用数学的术语描述就是：

 每个族，实际本质上是一个圆，圆心就族心或质心，使用Kmeans的条件是：

（1）圆与圆直接不相交

（2）圆与圆直接不包含

1.2 KMeans的不适用场合

1.3 不适合场合下的错误聚类

上述图形中，除了第5幅图是符合聚类，其他都不适合采用聚类算法。

这就需要一种指标来衡量KMeans距离效果的好坏。

第2章 KMeans效果评估面临的问题

2.1 概述

不同于分类模型和回归，聚类算法找质心的原理非常简单，步骤也非常方便，然而模型评估不是一件简单的事。

在分类中，有直接结果（标签）的输出，并且分类的结果有正误之分，所以我们使用预测的准确度，混淆矩阵，ROC曲线等等指标来进行评估，但无论如何评估，都是在”模型找到正确答案“的能力。

在回归中，由于要拟合数据，我们有SSE均方误差，有损失函数来衡量模型的拟合程度。但这些衡量指标都不适合于聚类。

聚类模型的结果不是某种标签输出，并且聚类的结果是不确定的，其优劣由业务需求或者算法需求来决定，并且没有永远的正确答案。那我们如何衡量聚类的效果呢？

2.2 KMeans的Inertia指标面临的问题

KMeans的目标是确保“簇内差异小，簇外差异大”，可以通过衡量簇内差异来衡量聚类的效
果。

Inertia是用距离来衡量簇内差异的指标，是否可以使用Inertia来作为聚类的衡量指标呢？即使得Inertia越小模型越好呢？

不行，这个指标的缺点太大：

（1）首先，它不是有界的。

我们只知道，Inertia是越小越好，是0最好，但我们不知道，一个较小的Inertia究竟有没有
达到模型的极限，能否继续提高。

（2）第二，它的计算太容易受到特征数目的影响

数据维度很大的时候，Inertia的计算量会陷入维度诅咒之中，计算量会爆炸，不适合用来一次次评估模型。

（3）第三，它会受到超参数K的影响

在我们之前的常识中其实我们已经发现，随着K越大，Inertia注定会越来越小，但这并不代表模型的效果越来越好了。当K=样本数据的时候，每个点都是一个质心，即Inertia=0， 很显然，这时候的模型其实不是最好的。

（4）第四，Inertia对数据的分布有假设，

它假设数据满足凸分布（即数据在二维平面图像上看起来是一个凸函数的样子），并且它假设数据是各向同性的（isotropic），即是说数据的属性在不同方向上代表着相同的含义。但是现实中的数据往往不是这样。所以使用Inertia作为评估指标，会让聚类算法在一些细长簇，环形簇，或者不规则形状的流形时表现不佳。

第3章 KMeans效果评估的方法

3.1 当真实标签已知的时候

虽然我们在聚类中不输入真实标签，但这不代表我们拥有的数据中一定不具有真实标签，或者一定没有任何参考信息。当然，在现实中，拥有真实标签的情况非常少见（几乎是不可能的）。

但如果拥有真实标签，我们更倾向于使用分类算法。

但不排除我们依然可能使用聚类算法的可能性。如果我们有样本真实聚类情况的数据，我们可以对于聚类算法的结果和真实结果来衡量聚类的效果。常用的有以下三种方法：

 三种方法的原理不用，但在使用方法确实一致的：就是用输入样本的标签与预测值进行比较。

• 输入样本的标签值
• 模型的预测值

由于带标签的情况，往往采用分类算法，而不是聚类算法，因此这种情形不多探讨。

3.2 当真实标签未知的时候：基本思想

在99%的情况下，我们是对没有真实标签的数据进行探索，也就是对不知道真正答案的数据进行聚类。这样的聚类，基本的评估思想是：

（1）簇内的稠密程度（簇内差异小）

（2）簇间的离散程度（簇外差异大）

现在就要找到合适的算法，来计算簇内的稠密程度和簇间的离散程度。

3.3 当真实标签未知的时候：轮廓系数

轮廓系数是最常用的聚类算法的评价指标。

它是对每个样本来定义的，它能够同时衡量：

1）样本与其自身所在的簇中的其他所有样本的相似度a（相似度用距离来表达），等于样本与同一簇中所有其他点之间的平均距离

2）样本与其他簇中的所有样本的相似度b（相似度用距离来表达），等于样本与下一个最近的簇中的所有点之间的平均距离。

根据聚类的要求”簇内差异小，簇外差异大“，我们希望：

• b永远大于a，
• 并且大得越多越好。

轮廓系数范围是(-1,1)

（1）好：s值越接近1，表示样本与自己所在的簇中的样本相似好，并且与其他簇中的样本不相似

（2）差：当样本点与簇外的样本更相似的时候，轮廓系数就为负。这些样本点在其族内就是属于异类。

（3）同族：当轮廓系数为0时，则代表两个簇中的这些样本的相似度一致，两个簇本应该是一个簇。

可以总结为轮廓系数越接近于1越好，负数则表示聚类效果非常差。

如果一个簇中的大多数样本具有比较高的轮廓系数，则簇会有较高的总轮廓系数，则整个数据集的平均轮廓系数越高，则聚类是合适的。

如果大量的样本点具有低轮廓系数甚至负值，则聚类是不合适的，聚类的超参数K可能设定得太大或者太小。

轮廓系数的表达方式：

（1）轮廓系数的所有样本的均值

在sklearn中，我们使用模块metrics中的类silhouette_score来计算轮廓系数，它返回的是一个数据集中，所有样本的轮廓系数的均值。

（2）轮廓系数的单样本的实际值

我们还有同在metrics模块中的silhouette_sample，它的参数与轮廓系数一致，但返回的是数据集中每个样本自己的轮廓系数。

3.4 轮廓系数的代码演示

from sklearn.metrics import silhouette_score
from sklearn.metrics import silhouette_samples

# X: 每个实际样本的向量值
# y_pred：每个样本的分类预测值
y_pred = cluster.fit_predict(X)
print("X.shape", X.shape)
print("y_pred",  y_pred.shape)
print("y_pred",  y_pred[0:12])

score = silhouette_score(X, y_pred)
print("平均轮廓分数：",score)

samples = silhouette_samples(X,y_pred)
print("单样本的轮廓分数:\n", samples[0:12])

X.shape (500, 2)
y_pred (500,)
y_pred [2 2 3 1 0 1 0 0 0 0 2 2]
平均轮廓分数： 0.6505186632729437
单样本的轮廓分数:
 [0.62903385 0.43289576 0.55834047 0.82660742 0.35213124 0.74123252
 0.68902347 0.58705868 0.04062548 0.73241492 0.59363669 0.75135825]

轮廓系数有很多优点:

• 它在有限空间中取值，使得我们对模型的聚类效果有一个“参考”。
• 并且，轮廓系数对数据的分布没有假设，因此在很多数据集上都表现良好。
• 它在每个簇的分割比较清洗时表现最好。

轮廓系数也有缺陷

它在凸型的类上表现会虚高，比如基于密度进行的聚类，或通过DBSCAN获得的聚类结果，如果使用轮廓系数来衡量，则会表现出比真实聚类效果更高的分数。

3.5 当真实标签未知的时候：Calinski-Harabaz Index

除了轮廓系数是最常用的，我们还有卡林斯基-哈拉巴斯指数（Calinski-Harabaz Index，简称CHI，也被称为方差比标准），戴维斯-布尔丁指数（Davies-Bouldin）以及权变矩阵（Contingency Matrix）可以使用。

 在这里我们重点来了解一下卡林斯基-哈拉巴斯指数。

Calinski-Harabaz指数越高越好。

对于有k个簇的聚类而言，Calinski-Harabaz指数s(k)写作如下公式：

3.6 卡林斯基-哈拉巴斯指数代码示例

from sklearn.metrics import calinski_harabasz_score

# X: 每个实际样本的向量值
# y_pred：每个样本的分类预测值
y_pred = cluster.fit_predict(X)
calinski_harabasz_score(X, y_pred)

2704.4858735121097

卡林斯基-哈拉巴斯指数是没有边界的指数，该值越大越高。

3.7 上述两个指标运行时间比较

from time import time
t0 = time()
calinski_harabasz_score(X, y_pred)
print(time() - t0)

t0 = time()
silhouette_score(X,y_pred)
print(time() - t0)

0.0
0.005000114440917969

轮廓系数虽然在[-1,1]之间，是有界指标，直观，但耗时也是比较大的。

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