机器学习系列——（十九）层次聚类

引言

在机器学习和数据挖掘领域，聚类算法是一种重要的无监督学习方法，它试图将数据集中的样本分组，使得同一组内的样本相似度高，不同组间的样本相似度低。层次聚类（Hierarchical Clustering）是聚类算法中的一种，以其独特的层次分解方式，在各种应用场景中得到广泛应用，如生物信息学、图像分析、社交网络分析等。

一、概述

层次聚类算法主要分为两大类：凝聚的层次聚类（Agglomerative Hierarchical Clustering）和分裂的层次聚类（Divisive Hierarchical Clustering）。凝聚的层次聚类从每个数据点作为单独的簇开始，逐渐合并为更大的簇；而分裂的层次聚类则是从一个包含所有数据点的单一簇开始，逐步细分为更小的簇。这两种方法都会形成一个树形结构，称为层次聚类树或者聚类树（Dendrogram），通过这个树形结构，我们可以清晰地看到数据点是如何逐步聚合或分裂的。

二、算法

1. 凝聚的层次聚类

凝聚的层次聚类是最常用的层次聚类方法。它的基本步骤如下：

1. 初始化：将每个数据点视为一个单独的簇。
2. 寻找最近的簇：计算所有可能的簇对之间的距离，找出距离最近的一对簇。
3. 合并簇：将最近的簇合并成一个新的簇。
4. 更新距离：重新计算新形成的簇与其他簇之间的距离。
5. 重复步骤2-4，直到所有数据点都聚合成一个簇，或达到预定的簇数量。

在这个过程中，簇之间的距离可以通过不同的方法来定义，常见的有：

• 单链接（Single Linkage）：簇间距离定义为两个簇中最近两个点的距离。
• 完全链接（Complete Linkage）：簇间距离定义为两个簇中最远两个点的距离。
• 平均链接（Average Linkage）：簇间距离定义为两个簇中所有点对的平均距离。
• 质心链接（Centroid Linkage）：簇间距离定义为两个簇质心之间的距离。

2. 分裂的层次聚类

分裂的层次聚类与凝聚的层次聚类相反，它从一个包含所有数据点的单一簇开始，通过迭代地将簇分裂成更小的簇，直到每个簇只包含一个数据点，或达到预定的簇数量为止。分裂的层次聚类较少使用，因为其实现较为复杂，计算成本也较高。

3. 聚类树（Dendrogram）

无论是凝聚还是分裂的层次聚类，最终都可以生成一个聚类树，即Dendrogram。Dendrogram是一种树形图，用于展示数据点是如何步骤聚合或分裂的。通过观察Dendrogram，我们不仅可以了解聚类的层次结构，还可以根据需要选择不同级别的聚类划分。

三、层次聚类的优缺点

优点：

• 不需要预先指定簇的数量。
• 能够生成任意形状的簇。
• 生成的Dendrogram提供了丰富的信息，有助于理解数据结构。

缺点：

• 对于大规模数据集，计算成本较高，尤其是在计算簇间距离时。
• 簇的合并或分裂决策是顺序进行的，一旦完成就不能更改，这可能导致不理想的聚类结果。

四、应用实例

层次聚类在许多领域都有广泛的应用。例如，在生物信息学中，层次聚类被用来分析和分类基因表达数据；在客户细分中，帮助企业理解不同类型的客户群体；在文本分析中，用于文档或文章的分类等。

五、结语

层次聚类是一种强大而灵活的聚类方法，能够揭示数据的内在结构和层次关系。虽然它在处理大规模数据集时存在一定的局限性，但通过采用适当的优化和启发式方法，仍然可以有效应用于各种实际问题中。理解层次聚类的原理和方法，能够帮助我们更好地利用这一技术，发掘数据中隐藏的模式和知识。