机器学习:K-Means算法

简介: 机器学习:K-Means算法

机器学习:K-Means算法

任务描述

以竞品分析为背景,通过数据的聚类,为汽车提供聚类分类。对于指定的车型,可以通过聚类分析找到其竞品车型。通过这道赛题,鼓励学习者利用车型数据,进行车型画像的分析,为产品的定位,竞品分析提供数据决策。

数据处理

Encoder:

由于数据集中还有很多非数值型数据,这样我们无法分析,文字型数据不能进行数学计算,所以我们采用词嵌入(One -hot)的方式,将非数值型数据转换成数值型数据。
词嵌入的方式:One hot ,Word2Vec,deep learning。

归一化:

由于有的数据对很大,有的数据很小,如果没有归一化,在kmeans算法计算distance的时候,数据很大的feature会掩盖掉比较小的feature,造成权重偏移。
image.png

Kmeans

前置内容

在这里插入图片描述

k值:分类数,也叫做簇(cluster)的个数。
质心:簇内所有点的均值。(对每一维度区平均即可)
距离计算公式
本次试验采用欧式距离(需要归一化)。
欧式距离:
image.png

从公式我们发现,如果其中一个维度的数据太大,我们不做归一化,则另一个维度数据特征会被忽略。
除了欧式距离,一般常用的还有:
image.png

优化目标

image.png

遵循原则:高内聚松耦合

聚类

基础概念

本次采用的模型属于无监督学习。

无监督学习:现实生活中常常会有这样的问题:缺乏足够的先验知识,因此难以人工标注类别或进行人工类别标注的成本太高。很自然地,我们希望计算机能代我们完成这些工作,或至少提供一些帮助。根据类别未知(没有被标记)的训练样本解决模式识别中的各种问题,称之为无监督学习。

有监督学习,半监督学习。

Kmeans:
优点:
简单易懂,效果好,可解释性强。
缺点:
对超参数的选取难以确定。
离群值对模型影响较大。

模型运作方式

1.随机初始化质心。
2.计算所有点到质心的距离,把每个点分配到最近的质心所在簇内。
3.对簇内的所有点求平均值,生成新的质心。
重复 2,3操作,值到质心不在发生变化。

模型改进方式:

mini-batch K-means
K-means ++

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