【Python机器学习专栏】层次聚类算法的原理与应用

简介: 【4月更文挑战第30天】层次聚类是数据挖掘中的聚类技术,无需预设簇数量,能生成数据的层次结构。分为凝聚(自下而上)和分裂(自上而下)两类,常用凝聚层次聚类有最短/最长距离、群集平均和Ward方法。优点是自动确定簇数、提供层次结构,适合小到中型数据集;缺点是计算成本高、过程不可逆且对异常值敏感。在Python中可使用`scipy.cluster.hierarchy`进行实现。尽管有局限,层次聚类仍是各领域强大的分析工具。

在数据挖掘和机器学习领域,聚类是一种探索性数据分析的常用技术,旨在将数据集中的样本划分为若干个不相交的子集,每个子集称为一个“簇”,使得同一个簇内的样本之间相似度较高,而不同簇的样本相似度较低。层次聚类算法作为一种重要的聚类分析方法,因其不需要预先指定簇的数量,且能够生成数据集的层次结构,被广泛应用于市场细分、社交网络分析、生物信息学等领域。本文将探讨层次聚类算法的基本原理、优缺点以及如何在Python中实现层次聚类。

层次聚类算法的基本原理

层次聚类算法通过一种逐步的方式,将数据点合并成一个大的簇或者从一个大簇分裂成小簇。根据合并或分裂的顺序,层次聚类可以分为凝聚(自下而上)和分裂(自上而下)两种类型。

凝聚层次聚类

凝聚层次聚类是最常用的类型,它从将每个数据点视为一个单独的簇开始,然后按照一定的准则逐步合并最接近的两个簇,直到所有的数据点都聚集在一个大的簇中,或者达到某个终止条件。常用的合并准则包括最短距离(单链接)、最长距离(全链接)、群集平均(组平均)和Ward方法等。

分裂层次聚类

分裂层次聚类则相反,它从一个包含所有数据点的单一大簇开始,然后逐步分裂成更小的簇,直到每个数据点都是一个独立的簇,或者达到某个终止条件。

层次聚类算法的优缺点

优点

  • 不需要预先指定簇的数量:层次聚类可以自动确定形成多少个簇,这对于探索性分析非常有用。
  • 形成层次结构:层次聚类提供了数据的层次结构表示,这有助于更好地理解数据的组织结构。
  • 适用于小型到中型数据集:层次聚类通常用于较小的数据集,因为它的时间复杂度较高。

缺点

  • 计算成本高:层次聚类的时间复杂度通常较高,对于大型数据集可能不太适用。
  • 合并或分裂点不可逆:一旦一个步骤完成,就不能撤销,这可能导致错误的决策。
  • 对异常值敏感:层次聚类对于异常值或噪声数据比较敏感,可能会导致不理想的聚类结果。

Python实现

在Python中,我们可以使用scipy库中的hierarchy模块来实现层次聚类算法。

import numpy as np
from scipy.cluster.hierarchy import linkage, dendrogram
from matplotlib import pyplot as plt

# 生成示例数据
X = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6], [7, 8], [9, 10]])

# 使用凝聚层次聚类
Z = linkage(X, 'single')

# 绘制树状图
plt.figure(figsize=(10, 7))
dendrogram(Z)
plt.title('Dendrogram')
plt.xlabel('Sample index')
plt.ylabel('Distance')
plt.show()

结语

层次聚类算法提供了一种独特的视角来探索数据的结构和模式,它不需要预先指定簇的数量,并且能够生成数据的层次结构。在Python中,我们可以利用scipy库轻松实现层次聚类,并通过树状图直观地展示聚类过程。尽管层次聚类在某些情况下可能受到计算成本和对异常值敏感性的限制,但它仍然是一个在各种领域中都有广泛应用价值的强大工具。通过适当的预处理和参数调整,我们可以最大限度地发挥层次聚类的潜力,从而更好地理解和解释数据。

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