比elbow方法更好的聚类评估指标

本文主要是介绍比elbow方法更好的聚类评估指标，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

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作者：Tirthajyoti Sarkar

编译：ronghuaiyang

导读

我们展示了用来可视化和决定最佳聚类数量的评估方法，要比最常用的elbow方法要好的多。

介绍

聚类是利用数据科学的商业或科研企业机器学习pipeline的重要组成部分。顾名思义，它有助于在一个数据blob中确定紧密相关(通过某种距离度量)的数据点的集合，否则就很难理解这些数据点。

然而，大多数情况下，聚类过程属于无监督机器学习。而无监督的ML则是一件混乱的事情。

没有已知的答案或标签来指导优化过程或衡量我们的成功。我们正处于一个未知的领域。

因此，当我们面对一个基本问题时，像k-means clustering]样的流行方法似乎不能提供一个完全令人满意的答案。

刚开始的时候，我们如何知道聚类的实际数量呢？

这个问题非常重要，因为聚类的过程通常是进一步处理单个聚类数据的前置问题，因此计算资源的数量可能依赖于这种度量。

在业务分析问题的情况下，后果可能更糟。聚类通常是为了市场细分的目标而进行的分析。因此，很容易想到，根据聚类的数量，对营销人员进行分配。因此，对聚类数量的错误评估可能导致宝贵资源的次优分配。

elbow方法

对于k-means聚类方法，回答这个问题最常用的方法是所谓的elbow 方法。它需要在一个循环中多次运行算法，聚类的数量不断增加，然后绘制聚类得分作为聚类数量的函数。

elbow法的分数或度量是什么？为什么它被称为'elbow'方法？一个典型的场景如下：

通常，得分是k-means目标函数上输入数据的度量，即某种形式的簇内距离相对于簇间距离。例如，在Scikit-learn的k-means estimator中，一个score 方法可用于此目的。

并不是那么明显，不是吗？

Silhouette coefficient — 一个更好的度量

Silhouette Coefficient是用每个样本的平均簇内距离a)和平均最近簇间距离(b)计算出来的。样本的轮廓系数为(b - a) / max(a, b)。为了澄清，b是该样本与该样本不属于的最近的群之间的距离。我们可以计算所有样本的平均Silhouette Coefficient，并以此作为判断集群数量的指标。

为了说明，我们使用Scikit-learn的make_blob 函数在4个特征维度和5个聚类中心上生成随机数据点。因此，这个问题的基本事实是，数据是在5个聚类中心附近生成的。然而，k-means算法无法知道这一点。

簇可以按如下方式绘制(成对特征)：

接下来，我们运行k-means算法，选择k=2到k=12，计算每次运行的默认k-means得分和平均Silhouette Coefficient，并将它们并排绘制出来。

两者之间的区别再明显不过了。平均silhouette系数在k=5时增大，然后k值越大，平均silhouette系数急剧减小，即在k=5处有一个明显的峰值，这就是原始数据集生成的簇数。

silhouette系数与elbow法的平缓弯曲相比，表现出峰值特性。这更容易可视化和归因。

如果我们在数据生成过程中增加高斯噪声，簇看起来会更加重叠。

在本例中，elbow方法的默认k-means得分会产生相对不明确的结果。在下面的elbow图中，很难选择真正发生弯曲的合适点。是4、5、6还是7？

但silhouette系数图仍然能在4或5个聚类中心处出现峰值特征，使我们的判断更容易。

事实上，如果你回头看看重叠的簇，你会发现大多数情况下有4个可见的簇 —— 尽管数据是用5个聚类中心生成的，但由于高方差，只有4个簇在结构上显示出来。Silhouette系数可以很容易地捕捉到这种行为，并显示聚类的最佳数量在4到5之间。

BIC评分采用高斯混合模型

还有其他优秀的指标来确定的聚类的数量，比如Bayesian Information Criterion (BIC) ，但这些只有当我们希望用在k - means以外的聚类方法的时候才可以 —— Gaussian Mixture Model (GMM)。

基本上，GMM将一个数据簇看作是具有独立均值和方差的多个高斯数据集的叠加。然后应用Expectation-Maximization (EM)算法来近似地确定这些平均值和方差。

把BIC作为正则化

你可能是从统计分析或你之前与线性回归的交互中认识到BIC这个术语。采用BIC和AIC (Akaike Information criteria)作为线性回归变量选择的正则化技术。

BIC/AIC用于线性回归模型的正则化。

这个想法在BIC中也有类似的应用。理论上，极其复杂的数据簇也可以建模为大量高斯数据集的叠加。为了这个目的，使用多少高斯函数没有限制。

但这与线性回归中增加模型复杂度类似，在线性回归中，可以使用大量特征来拟合任意复杂的数据，但却失去了泛化能力，因为过于复杂的模型拟合的是噪音，而不是真实的模式。

BIC方法惩罚了大的高斯函数数量，并试图使模型足够简单以解释给定的数据模式。

总结

这是这篇文章的notebook：https://github.com/tirthajyoti/computerlearing-with-python/blob/master/clustering-dimensions-reduction/clustering_metrics.ipynb，你可以试试。

对于经常使用的elbow方法，我们讨论了几个备选方案，用于使用k-means算法在无监督学习设置中挑选出正确数量的聚类。我们表明，Silhouette系数和BIC评分(来自k-means的GMM扩展)是比elbow方法更好的可视化识别最优簇数的方法。