机器学习——分级聚类法介绍及其Python实现

当我们用上述100人训练出一个分类器后，接下来我们希望考察它的泛化能力（即应用能力），故我们再随机抽取100人，此时虽然我们仍然明确地知道这100人的来历，但这一次我们并不告诉机器他们的来历（标签），而只输入相应的样本信息，这就是无监督聚类（学习）。机器根据之前在训练集中训练出的分类器对新的样本进行聚类，当输出结果后，我们可以将输出结果和真实情况进行对比，从而检验训练效果，故此时的样本集也称为检验集。

1.3 聚类与分类区别

类别	分类	聚类
样本情况	有标签	无标签
所属大类	监督学习	非监督学习
目的	寻找数据边界	寻找数据结构

分类（有监督）与聚类（无监督）的区别大致如上表所示。

1.4 相似性与距离聚类

相似性：模式之间有一定的相似性。

对于初学者来说，这个概念较为抽象，下面对于此概念做以简单的解析：

模式：模式可以理解为每一个观测样本。例如，考察某学校学生的平均身高，采用抽样的方法抽查500名同学的身高。这500名同学就是500种模式。

特征：我们要考察的对象’身高‘就是模式的特征，在机器学习与模式识别中，常把模式的特征映射到向量空间中去表达，故特征常被称作’特征向量‘。

特征空间：如上所说，研究模式的特征时，常把特征映射到向量空间中去。而整个模式样本集合的特征向量可以看作某个向量空间中的一些点，这个向量空间就被称为特征空间。

距离聚类：以特征空间中点之间的距离作为聚类依据的聚类方法叫做距离聚类。

1.5 相似性的测度

相似性测量依据：将样本的特征映射到特征空间中得到特征向量，特征向量可以看作特征空间中的一些点，点与点之间的距离则作为相似性的测度。

根据相似性的测度方法，我们可以知道其本质是计算特征向量距离，而选取特征向量则自然牵扯到了维数的问题（即选取多少个特征，选取什么特征等等），下面我们对于此问题做以简要说明：

1.聚类分析有效性的关键在于特征的选取，特征的选取应遵循以下规则：

可分性好：同一群样本密集，不同群的样本尽可能远。

2.特征向量分量个数（维数）并不是越多越好。我们对于样本特征的选取，常常取决于我们的分类目的。对于样本特征过多地关注往往会造成聚类的错误以及计算量的负担。比如，我们现在获得10个水果，要求按照颜色对其进行聚类。我们的分类目的是将其颜色分开，如若我们关注不必要的特征。例如‘形状’，则可以会犯将橘子和西瓜分为一类的荒谬错误。

3.特征表示时要注意量纲一致。

特征相似度测度与聚类准则

2.1 特征相似度测度

前面以及提到相似性的测度是特征空间中点与点之间的距离，而距离有很多表述方法，下面介绍几种常见的距离测度：

（a) 欧氏距离
设 $X=(x_{1},x_{2},.......,x_{n})^{T}$ , $Y=(y_{1},y_{2},.......,y_{n})^{T}$
在X,Y量纲一致的前提下，有：

$d(x,y)=\sqrt[2]{(X-Y)(X-Y)^{T}}=\sqrt[2]{\displaystyle\sum_{t=1}^{n}(x_i-y_i)^{2}}$

即为样本间对应特征的欧式距离

（b) 马氏距离
马氏距离定义如下：

$d=\sqrt[2]{(x-y)^ {T} \sum^{-1} (x-y)}$

其中 $\sum$ 为协方差矩阵

对于马氏距离，我们做以下几点说明：
1.马氏距离则不要求数据量纲一致，也就是说，马氏距离与原始数据的测量单位无关（因为单位已经被协方差矩阵消掉）。此性质相对于欧氏距离为我们提供了很大的便捷。实际上，我们的数据来源非常广泛，而每个人的测量习惯不同，导致其使用的测量单位也往往不一样。而马氏距离的构造很好地冲消了这一点的影响。

2.马氏距离削弱了相关性过强的变量的影响，在欧式距离中，如果某两个变量相关性过强，则会造成巨大的影响，这就屏蔽了其它变量的影响，容易对我们造成误导。而马氏距离则不然，对于相关性强的变量，协方差矩阵中对其协方差取倒数，一定程度上削弱了过强的影响，也可以让我们更加全面地去考察样本间的相关性。

3.当马氏距离中的协方差矩阵为单位阵时，其等于欧氏距离。

（c) 明氏距离
明氏距离定义如下：

$D_m(x_{i},y_{i})=(\displaystyle\sum_{k}|x_{ik}-x_{jk}|^{m})^{1/m}$

其中， $x_{ik},x_{jk}$ 为第i个样本和第j的样本的第k个分量。
当m=2时，此时的明氏距离就是欧氏距离。
当m=1时，此时的马氏距离就是街坊距离（city block)。

（d) 角度相似性函数
角度相似性函数定义如下：

$S(x,z)=\frac{x^{t}z}{||x|| ||z||}$

可以看到，上述公式事实上就是反应模式向量x,z间夹角的余弦值。表征的更多是模式间方向的相似性。关于余弦相似度的详解，读者可以查看我的另一个博客“机器学习——余弦相似度”。

（e）Tanimoto测度
定义如下：

$S(x,z)=\frac{x^{t}z}{ x ^{t}x+z ^{t}z-x ^{t}z}$

也就是表示了x,z中共有的特征数目占两者一共的特征数目百分比。
与前不同，x,z用二分量表示。0表示不具有某种特征，1表示具有某种特征。

2.2 聚类准则

1.试探方法
经验，直观，但也易出错。

2.聚类准则法
由于聚类是将样本进行分类以使类别间可分离性为最大，因此聚类准则应是反映类别间相似性或分离性的函数。而类别又由一个个样本组成，故类别间相似性和样本的相似性及可分离性息息相关。故可以考虑定义一个函数，其以模式样本集{x}和模式类别S为自变量，从而将问题转换为求解函数的最优化问题。此函数则称为聚类准则函数，表达式如下：

$J=\displaystyle\sum_{i=1}^{c}\displaystyle\sum_{x\in S}||x-m_{j}|| ^{2}$

其中，{x}为模式样本集
$S_j$ 为模式类别
$m_j$ 为样本均值向量

分级聚类法

分级聚类法基本思路：根据类内或类间的相似度测量，依次分类。

其算法步骤大致如下：
在这里插入图片描述
简单说明：其中k为初始类数，假设初始有n个样本，则尚未开始聚类前每一个样本都是一个类别，故第一步有k=n（n为样本数)。而后通过计算类间距离，将类间距离最小的两个类合并为一个类，如此迭代，直至满足停止条件。

上述说明自然地引出了两个问题：如何度量距离？如何判定是否满足停止条件？下面我们逐一进行说明。

1.如何度量距离
对于距离，我们看到，在此算法中既有类内诸多样本点间的距离，也有各类间的类间距离。

a) 类内距离（样本间距离）
类内距离的度量在全面我们已经提到，即相似性测度里的几种距离测度，而具体选用哪种测度，须依据实际情况而定。

b)类间距离
类间距离的测量标准常有以下三种：

1.最近领域法则
即选取两类间距离最近的样本作为两类的距离，公式表达为：

$d_{min}(C_{i},C_{j})=\displaystyle\min_{x\in C_{j},x^{'}\in C_{j}}d(x,x^{'})$

在这里插入图片描述
采用最近领域法则一个很明显的缺点就是对于噪声过于敏感。

2.最远领域法则
与最近领域法则恰好相反，最远领域法则选取两类间距离最远的样本作为两类的距离，公式表达为：

$d_{max}(C_{i},C_{j})=\displaystyle\max_{x\in C_{j},x^{'}\in C_{j}}d(x,x^{'})$

在这里插入图片描述

3.平均领域法则
平均领域法则即计算两类间样本的平均距离作为类间距离，公式表达为：

$d_{avg}(C_{i},C_{j})=\frac{1}{N_{i}N_{j}}\displaystyle\sum_{x\in C_{i}}\sum_{x^{'}\in C_{j}}d(x,x^{'})$

平均领域法则由于计算了多个样本间距离的平均值，故其容错性较好，对于噪声的抵抗能力较强。但计算量相对前两者有了明显的增加。

我们该如何选择类间距离测度？
这取决于我们对于数据的了解程度，如果我们实现知道数据的可分性非常好并且类内样本分布紧凑，那么不论是哪种方法都可以得到不错的分类结果。如果我们样本的可分性较差，类间距离较小，那么通常采用平均领域法则。

2.如何判定是否满足停止条件
停止条件可以有很多种形式，满足其中一种形式即可停止聚类，下面给出常见的几种停止条件：

a) 给定聚类数k，即希望最后聚为k类。

b) 给定最大允许的类间距离门限。即若
$min\ d(C_{i},C_{j})\geq{T}$ ，则停止聚类。
这种思想很好理解，当类间距离过大时，有可能出现了将两类聚为了一类的情况。

c）当上一次聚类与这一次聚类的类间距离变化很大，即类间距离剧增时，停止聚类，此时表明有可能将原本的两类聚为了一类。

对分级聚类法的基础知识有一定了解后，接下来我们给出算法的实现(基于Python)：

def hcluster(rows,distance=pearson):
  distances={}
  currentclustid=-1

  # Clusters are initially just the rows
  clust=[bicluster(rows[i],id=i) for i in range(len(rows))]

  while len(clust)>1:
    lowestpair=(0,1)
    closest=distance(clust[0].vec,clust[1].vec)
    print "closest",closest
    # loop through every pair looking for the smallest distance
    for i in range(len(clust)):
      for j in range(i+1,len(clust)):
        # distances is the cache of distance calculations
        if (clust[i].id,clust[j].id) not in distances: 
          distances[(clust[i].id,clust[j].id)]=distance(clust[i].vec,clust[j].vec)

        d=distances[(clust[i].id,clust[j].id)]

        if d<closest:
          closest=d
          lowestpair=(i,j)

    # calculate the average of the two clusters
    mergevec=[
    (clust[lowestpair[0]].vec[i]+clust[lowestpair[1]].vec[i])/2.0 
    for i in range(len(clust[0].vec))]

    # create the new cluster
    newcluster=bicluster(mergevec,left=clust[lowestpair[0]],
                         right=clust[lowestpair[1]],
                         distance=closest,id=currentclustid)

    # cluster ids that weren't in the original set are negative
    currentclustid-=1
    del clust[lowestpair[1]]
    del clust[lowestpair[0]]
    clust.append(newcluster)

  return clust[0]

AI小小白

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