无监督学习 - K均值聚类算法介绍

无监督学习 - K均值聚类算法介绍

什么是K均值聚类？

K均值聚类（K-Means Clustering）是一种常用的无监督学习算法，用于将数据集分成K个组或簇，使得同一簇内的数据点彼此之间具有较高的相似度，而不同簇间的数据点具有较大的差异。该算法通过迭代优化的方法来确定数据点的簇归属。

应用使用场景

1. 客户细分： 根据用户购买行为和特征进行市场细分。
2. 图像压缩： 使用颜色聚类减少图像中色彩数量。
3. 文档分类： 对文本进行主题聚类。
4. 异常检测： 识别出与簇中其他数据点差异较大的点。

算法原理解释

1. 初始化： 随机选择K个点作为初始质心（簇中心）。
2. 簇分配： 对于每个数据点，计算其到各个质心的距离，将数据点分配到最近的质心所在的簇。
3. 更新质心： 重新计算每个簇的质心，即簇内所有数据点的平均值。
4. 迭代： 重复步骤2和3，直到质心不再发生显著变化，或者达到预设的迭代次数。

算法流程图

Start -> Initialize Centroids -> Assign Points to Closest Centroid
     |            ↑                     |
     ↓            |                     ↓
Update Centroids  ← Check for Convergence/Stopping Criteria
     |
End

实际详细应用代码示例实现

import numpy as np
from sklearn.datasets import make_blobs
from sklearn.cluster import KMeans
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成模拟数据
X, y_true = make_blobs(n_samples=300, centers=4, cluster_std=0.60, random_state=0)

# 使用K均值进行聚类
kmeans = KMeans(n_clusters=4)
kmeans.fit(X)
y_kmeans = kmeans.predict(X)

# 绘制聚类结果
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y_kmeans, s=50, cmap='viridis')

centers = kmeans.cluster_centers_
plt.scatter(centers[:, 0], centers[:, 1], c='red', s=200, alpha=0.75, marker='x')
plt.title('K-Means Clustering')
plt.show()

测试代码

在上面的代码中，通过调整n_clusters的值可以测试不同聚类簇数的效果，并观察聚类的准确性和效果。

部署场景

K均值聚类算法可部署在多种场景中，例如：

• 在线推荐系统中进行实时用户分群。
• 电商平台分析顾客分类，提高广告投放效率。
• 自动化数据处理流水线中的数据预处理模块。

材料链接

• Scikit-Learn Documentation on K-Means
• Wikipedia: K-means Clustering

总结

K均值聚类是一种简单且高效的聚类算法，适用于大多数常见的聚类任务。尽管它需要事先指定簇的数量，但由于其易于实现和快速收敛等优点，广泛应用于各种领域中。

未来展望

随着数据规模的不断扩大和复杂性增加，K均值可能面临一些挑战，如初始质心选择和局部最优解问题。未来的发展方向可能包括结合更多智能初始化方法以及与其它算法结合以提高性能。此外，针对特定场景的优化版本和应用也是一个重要研究方向。