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文檔簡介
1、機器學習算法主要都是分類和回歸,這兩類的應用場景都很清晰,就是對分類型變量或者數(shù)值型變量的預測。聚類分析是一種根據(jù)樣本之間的距離或者說是相似性(親疏性),把越相似、差異越小的樣本聚成一類(簇),最后形成多個簇,使同一個簇內部的樣本相似度高,不同簇之間差異性高。有人不理解分類和聚類的差別,其實這個很簡單:分類是一個已知具體有幾種情況的變量,預測它到底是哪種情況;聚類則是盡量把類似的樣本聚在一起,不同的樣本分開。舉個例子,一個人你判斷他是男是女這是分類,讓男人站一排女人站一排這是聚類。聚類分析算法很多,比較經(jīng)典的有k-means和層次聚類法。k-meansk-means聚類分析算法k-meansk
2、-means 的 k k 就是最終聚集的簇數(shù),這個要你事先自己指定。k-meansk-means 在常見的機器學習算法中算是相當簡單的,基本過程如下:.首先任?。銢]看錯,就是任?。﹌ k 個樣本點作為 k k 個簇的初始中心;.對每一個樣本點,計算它們與 k k 個中心的距離,把它歸入距離最小的中心所在的簇;,等到所有的樣本點歸類完畢,重新計算 k k 個簇的中心;,重復以上過程直至樣本點歸入的簇不再變動。k-meansk-means 的聚類過程演示如下:DataStepDataStep1 1rteratlonrteratlon1,1,Step2aStep2aIteration1.Step2
3、bderationIteration1.Step2bderation2 2f fStep2aFinalResultsStep2aFinalResultsk-means聚類過程k-meansk-means 聚類分析的原理雖然簡單,但缺點也比較明顯:.首先聚成幾類這個 k k 值你要自己定,但在對數(shù)據(jù)一無所知的情況下你自己也不知道 k k 應該定多少;,初始質心也要自己選,而這個初始質心直接決定最終的聚類效果;,每一次迭代都要重新計算各個點與質心的距離,然后排序,時間成本較高。值得一提的是,計算距離的方式有很多種,不一定非得是笛卡爾距離;計算距離前要歸一化。層次聚類法盡管 k-meansk-mea
4、ns 的原理很簡單,然而層次聚類法的原理更簡單。它的基本過程如下:,每一個樣本點視為一個簇;計算各個簇之間的距離,最近的兩個簇聚合成一個新簇;重復以上過程直至最后只有一簇。層次聚類不指定具體的簇數(shù),而只關注簇之間的遠近,最終會形成一個樹形圖通過這張樹形圖,無論想劃分成幾個簇都可以很快地劃出。以下以癌細胞細據(jù)為例,演示 K-meansK-means 和層次聚類法的過程。library(ISLR)nci.labels=NCI60$labsnci.data=NCI60$datasd.data=scale(nci.data)data.dist=dist(sd.data)plot(hclust(data
5、.dist),labels=nci.labels,main=CompleteLinkage,xlab=,sub=,ylab=)#默認按最長距離聚類plot(hclust(data.dist,method=average),labels=nci.labels,main=AverageLinkage,xlab=,sub=,ylab=)#類平均法plot(hclust(data.dist),labels=nci.labels,main=SingleLinkage,xlab=,sub=,ylab二)#最短距離法CompleteLintCompleteLintI010SNszoX-rszozs0rNMO
6、NXNn,NLOWNWBOKSNIO1OSNWONKWrWNWY2OSNIHC04山比CDWN 山 H1-GN。-1wzoLI154w蠱ls4 山比AverageLinkAverageLinkNMONXNnIz50CHOSNzE0zE0Ip-WON4HH1-ONqlLUN-14z0N41山運-MamrHwsamI5OZ5乏 ON,山至JJszNO180島.。工ls山ocmdqzLLOHHlljxnw,009SingleLinkage可見選擇不同的距離指標,最終的聚類效果也不同。其中最長距離和類平均距離用得比較多,因為產生的譜系圖較為均衡。#指定聚類數(shù)hc.out=hclust(dist(sd.data)hc.clusters=cutree(hc.outj)table(hc.clusters,nci.labels)nci.labelshc.clustersBREASTCNSCOLONK562A-reproK562B-reproLEUKEMIAMCF7A-repro12320000SingleLinkaSingleLinka一嗑二LcIQ1OSNj-SNOSNOSNOudsNl-zs0NMONXNrlINN 山支I|who
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