白话讲机器学习，小孩都看得懂的聚类

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本文所有思路都来自 Luis Serrano 的油管视屏「Clustering: K-means and Hierarchical」，纯纯的致敬！我只是加了点场景使得内容更通俗点。

聚类是无监督学习中的最常见的方法，本帖介绍两种聚类方法：

K 均值聚类 (K-Means Clustering), 1-3 节

层次聚类 (Hierarchical Clustering), 4-6 节

1

新加坡唐人街 (Chinatown) 开了家王大爷烧烤，店里每天生意不错，而且还有很多人叫外卖。

今天，店里收到很多外卖单子，如下图灰点所示，那么王大爷应该派多少个外卖员去送货呢？

直观来说，应该派 3 名送外卖的，每个人负责一区，如下图红、蓝、黄区所示。

那么这三个区是怎么聚类出来的呢？

2

方法太简单了，首先随机选三个点作为簇心 (centroid)，如下图红、蓝、黄色五角星。为什么选三个下节解释，先接受它。

对每个灰点，计算它们到三个簇心的距离，离什么颜色簇心最近，就涂成什么颜色。

第一次「聚类」过程完毕，如下图。

根据最新聚类结果重新计算它们的簇心，如下图。

问题来了，有三个蓝点明显离黄色簇心更近呢。怎么办呢？把它们变成黄色呗。

同理，对下图两个红点。

根据最新聚类结果重新计算它们的簇心，如下图。

再继续更正聚类错误的点。

根据最新聚类结果重新计算它们的簇心，直到没有任何聚类错误的点，如下图。

聚类完毕，一个值得思考的问题是到底需要多少个簇 (cluster) 呢？用肘部法则 (elbow method)。

3

实现我们是不知道有多少个簇心的，那就试着穷举几个，比如 1 到 6 个。按照上节的思路，做 6 次聚类过程直到收敛，如下图。

• 1 个簇心不需要任何聚类
  

  ...

• 3 个簇心是上节结果

  ...
  

• 6 个簇心聚成 6 组

极限情况，我们有 22 个点，如果设 22 个簇心，那么每个点都被涂成不同颜色，但这样毫无意义。

在每种情况下，计算同一簇内两点间距离最大值。

将距离值 (y) 和簇心个数 (x) 画图，连线，找到一个类似胳膊肘的点，就选对应的簇心个数，解释在图中写出了。

4

K 均值聚类讲完了，接下来看看层次聚类。这次数据用少点，因为画着太累 。

5

层次聚类的规则不要太简单，每次找到距离最近的两个点，聚成一组，再重复直到。。。

直到两点距离太远了！！！这都能聚成一组真有点说不过去了，停了！

层次聚类完毕，一个值得思考的问题是如何决定两点之间距离「过大」而停止继续聚类呢？用树形图 (dendrogram)。

6

将数据点编号，作为树形图的横轴刻度，而纵轴是距离值，如下图所示。

按照上节的规则，找到找到距离最近的两个点，聚成一组。记下这两点的标号，在树形图上画出其距离 (红色半圈)。

不停的这样做，知道把所有数据聚成一组。

画完树形图后，我们可以根据「不希望两点距离超过 d」来对其裁剪，如下图。这样我们得到上节的结果，把数据聚成两类。

此外，我们还可以根据「希望聚成 4 类」来对其裁剪，如下图。

小结

K 均值聚类和层级聚类都非常简单，而确定它们聚类的停止条件，分别是肘部法则和树形图也很直观。不管数据有多少维，肘部法则和树形图永远是二维图。

聚类方法的应用也特别多，比如多因子投资中聚类数目繁多的因子，胶囊网络里面也有 K 均值聚类的影子等等。

这次你看懂了么？

本篇文章来源于: 菜鸟学Python