数据科学家应该知道的 7 大聚类算法

在数据科学和机器学习领域，聚类是其中一项非常重要的技术，通常用于数据分析和分类，在数据挖掘、市场细分、图像分割、语音识别等方面应用广泛。本文将介绍数据科学家应该知道的 7 大聚类算法，并简单阐述其优缺点及适用场景。

1. K-Means 聚类算法

K-Means 聚类算法是一种快速的有监督聚类算法，常用于文本聚类、图像分割、网页分类等方面。该算法的主要思想是：将数据集分成 K 个数据簇，并且每个数据簇的中心点是该簇中所有数据的均值。

优点：

• 容易实现和理解；
• 对于大数据集具有良好的伸缩性；
• 能够很好地应对高维数据。

缺点：

• 对于 K 值的选择敏感；
• 对于非凸的数据集表现不佳；
• 无法发现嵌套数据簇或者非球形簇等数据分布。

代码示例：

from sklearn.cluster import KMeans

kmeans = KMeans(n_clusters=4, random_state=0)
kmeans.fit(X)

2. 层次聚类算法

层次聚类算法是一种有监督聚类算法，通常用于分组分层结构的数据分析和分类。该算法的主要思想是：按照数据的相似性或者距离将数据集分层级别展示，形成聚类树。

优点：

• 不需要预先指定聚类数目，可以自动找出数据集的聚类结构；
• 结果便于可视化和分析。

缺点：

• 时间复杂度高；
• 对于大数据集不适用；
• 对于噪声和离群点敏感。

代码示例：

from sklearn.cluster import AgglomerativeClustering

agg = AgglomerativeClustering(n_clusters=4)
agg.fit(X)

3. DBSCAN 聚类算法

DBSCAN 聚类算法是一种无监督聚类算法，常用于空间数据挖掘和聚类分析。该算法的主要思想是：从一个随机出发点开始，如果点的密度足够大，则认为它们是一组，继续向周围扩张，直到密度不再足够大，这个过程就形成了一簇。

优点：

• 不需要预先指定聚类数目，可以自动找出数据集的聚类结构；
• 能够很好地处理噪音和异形簇（比如环形簇）。

缺点：

• 对于高维数据表现不佳；
• 对于密度不均匀的数据分布，聚类效果可能不好；
• 对于大数据集计算复杂度高。

代码示例：

from sklearn.cluster import DBSCAN

dbscan = DBSCAN(eps=0.5, min_samples=5)
dbscan.fit(X)

4. Mean-Shift 聚类算法

Mean-Shift 聚类算法是一种无监督聚类算法，常用于图像分割和目标跟踪。该算法的主要思想是：从一个随机出发点开始，找到每一步最高密度的位置，重复这个过程，最后得到各个最高密度位置聚类出的数据簇。

优点：

• 不需要预先指定聚类数目，可以自动找出数据集的聚类结构；
• 对于数据分布的形状不敏感，能够很好地处理异形簇。

缺点：

• 对于高维数据表现不佳；
• 对于密度不均匀的数据分布，聚类效果可能不好；
• 对于大数据集计算复杂度高。

代码示例：

from sklearn.cluster import MeanShift

ms = MeanShift()
ms.fit(X)

5. 高斯混合模型聚类算法

高斯混合模型聚类算法是一种有监督聚类算法，常用于数据挖掘和情感分析。该算法的主要思想是：将数据集看作是若干个高斯分布，然后基于最大似然估计找出最优分布。

优点：

• 不需要预先指定聚类数目，可以自动找出数据集的聚类结构；
• 对于数据分布的形状和大小不敏感，能够很好地处理异形簇。

缺点：

• 对于高维数据表现不佳；
• 对于非高斯分布的数据效果可能不佳；
• 需要选择一个合适的高斯分布数目。

代码示例：

from sklearn.mixture import GaussianMixture

gmm = GaussianMixture(n_components=4)
gmm.fit(X)

6. BIRCH 聚类算法

BIRCH 聚类算法是一种有监督聚类算法，常用于数据挖掘和图像处理。该算法的主要思想是：先用树结构描述数据集的聚类特征，在将叶子节点的对象进行聚类，然后在树结构上不断合并叶子节点形成的聚类。

优点：

• 对于大数据集的处理效果很好；
• 速度快，在垃圾邮件和推荐系统等领域得到了大量应用；
• 对于数据集分布和噪音有一定的容忍度。

缺点：

• 对于非凸的数据集表现不佳；
• 对于数据集大小和维度的限制，不能够处理超大维度的数据。

代码示例：

from sklearn.cluster import Birch

birch = Birch(n_clusters=4, threshold=0.5)
birch.fit(X)

7. Spectral clustering 聚类算法

Spectral clustering 聚类算法是一种无监督聚类算法，常用于文本聚类和图像处理。该算法的主要思想是：将数据集映射到一个低维空间中，然后在低维空间中使用 K-Means 等聚类算法进行聚类。

优点：

• 对于高维数据表现很好；
• 适用于有明显的聚类形状和分布的数据集。

缺点：

• 映射到低维空间过程耗时；
• 对于复杂的数据形状和分布不够灵活。

代码示例：

from sklearn.cluster import SpectralClustering

sc = SpectralClustering(n_clusters=4, affinity='rbf', assign_labels='kmeans')
sc.fit(X)

以上是数据科学家应该知道的 7 大聚类算法，每种聚类算法都有自己的优缺点和适用场景，在实际应用中需要综合考虑多方面因素，选取合适的聚类算法。