一、K-Means
K-Means是GMM的特例（硬聚类，基于原型的聚类）。假设多元高斯分布的协方差为0，方差相同。
K-Means算法思想
对于给定的样本集，按照样本之间的距离大小，将样本集划分为K个簇。让簇内的点尽量紧密的连在一起，而让簇间的距离尽量的大。
N个d维样本，时间复杂度 O(kLNd)
- 初始K个类（簇心）
- E步：对每个样本，计算到K个类的欧式距离，并分配类标签 O(kNd)
- M步：基于类内的样本，以样本均值更新类（均值最小化，类到类内样本的误差） O(Nd)
- 重复2-3步，直到聚类结果不变化或收敛
迭代次数为L
收敛性证明：
聚类处理：
特征归一化，缺失值，异常值
K-Means的主要优点有：
1）基于原型的聚类，实现简单收敛速度快。
2）聚类效果较优。
3）算法的可解释度比较强。
4）主要需要调参的参数仅仅是簇数k。
K-Means的主要缺点有：
1）K值的选取不好把握
2）对于不是凸的数据集比较难收敛
3）如果各隐含类别的数据不平衡，比如各隐含类别的数据量严重失衡，或者各隐含类别的方差不同，则聚类效果不佳。
4） 采用迭代方法，得到的结果只是局部最优（本身是个NP-hard问题，组合优化，多项式系数）
5） 对噪音和异常点比较的敏感。
# 基于Cursor生成的代码 import numpy as np def k_means(X, k, max_iters=100): # randomly initialize centroids centroids = X[np.random.choice(range(len(X)), k, replace=False)] for i in range(max_iters): # calculate distances between each point and each centroid distances = np.sqrt(((X - centroids[:, np.newaxis])**2).sum(axis=2)) # assign each point to the closest centroid labels = np.argmin(distances, axis=0) # update centroids to be the mean of the points assigned to them for j in range(k): centroids[j] = X[labels == j].mean(axis=0) return centroids, labels d = 3 k = 3 X = np.random.rand(100, 3) centroids, labels = k_means(X, k, max_iters=100) import matplotlib.pyplot as plt fig = plt.figure(figsize=(10, 7)) ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') ax.scatter(X[:, 0], X[:, 1], X[:, 2], c=labels, cmap='viridis') ax.scatter(centroids[:, 0], centroids[:, 1], centroids[:, 2], marker='*', s=300, c='r') ax.set_xlabel('X Label') ax.set_ylabel('Y Label') ax.set_zlabel('Z Label') plt.show()
二、GMM
⾼斯分布的线性组合可以给出相当复杂的概率密度形式。
通过使⽤⾜够多的⾼斯分布，并且调节它们的均值和⽅差以及线性组合的系数，⼏乎所有的连续概率密度都能够以任意的精度近似。
对3个高斯分布的概率密度函数进行加权。考虑K个⾼斯概率密度的叠加，形式为：
混合⾼斯（mixture of Gaussians），每⼀个⾼斯概率密度N (x | µk, Σk)被称为混合分布的⼀个成分（component），并且有⾃⼰的均值µk和协⽅差Σk。
具有3个成分的混合⾼斯分布的轮廓线。参数πk被称为混合系数。GMM
可把πk = p(k)看成选择第k个成分的先验概率， 把 密度N (x | µk, Σk) = p(x | k)看成以k为条件的x的概率。
⾼斯混合分布的形式由参数π, µ和Σ控制，其中令π ≡ {π1, . . . , πK}, µ ≡
{µ1, . . . , µK}且Σ ≡ {Σ1, . . . , Σk}。⼀种确定这些参数值的⽅法是使⽤最⼤似然法。根据公式），对数似然函数为：
因为对数中存在⼀个求和式，导致参数的最⼤似然解不再有⼀个封闭形式的解析解：
- ⼀种最⼤化这个似然函数的⽅法是使⽤迭代数值优化⽅法。
- 另⼀种是使⽤EM期望最⼤化算法(对包含隐变量的似然进行迭代优化)。
样本x为观测数据，混合系数为隐变量，高斯分布的参数。
当成分为多元高斯分布时（d维），相当于从混合多元高斯分布中生成了样本，通过EM算法迭代地学习模型参数（均值和方差以及混合系数）。
- 期望：根据参数，更新样本关于类的响应度（隶属度，相当于分别和K个类计算距离并归一化）。确定响应度，就可以确定EM算法的Q函数（完全数据的对数似然关于 分布的期望），原始似然的下界。
- 最大化：根据响应度，计算均值、方差。
EM算法收敛后，直接求每个样本关于成分的响应度即可得到聚类结果（可软，可硬argmax）
当多元高斯分布的方差相同时，且每个样本只能指定给一个类时（one-hot响应度，argmax），GMM退化成K-means算法。
import numpy as np from sklearn import datasets import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.mixture import GaussianMixture from sklearn.cluster import KMeans # 创建数据，并可视化 X, y = datasets.make_blobs(n_samples=1500, cluster_std=[1.0, 2.5, 0.5], random_state=170) plt.figure(figsize=(12,4)) plt.rcParams['font.family'] = 'STKaiti' plt.rcParams['font.size'] = 20 plt.subplot(1,3,1) plt.scatter(X[:,0],X[:,1],c = y) plt.title('原始数据',pad = 20)
Kmeans聚类
kmeans = KMeans(3) kmeans.fit(X) y_ = kmeans.predict(X) plt.subplot(1,3,2) plt.scatter(X[:,0],X[:,1],c = y_) plt.title('KMeans聚类效果',pad = 20)
GMM高斯混合模型聚类
gmm = GaussianMixture(n_components=3) y_ = gmm.fit_predict(X) plt.subplot(1,3,3) plt.scatter(X[:,0],X[:,1],c = y_) plt.title('GMM聚类效果',pad = 20) plt.figtext(x = 0.51,y = 1.1,s = 'KMeans VS GMM',ha = 'center',fontsize = 30) plt.savefig('./GMM高斯混合模型.png',dpi = 200)
优点：
- 可以完成大部分形状的聚类
- 大数据集时，对噪声数据不敏感
- 对于距离或密度聚类，更适合高维特征
缺点：
- 计算复杂高，速度较慢
- 难以对圆形数据聚类
- 需要在测试前知道类别的个数（成分个数，超参数）
- 初始化参数会对聚类结果产生影响
参考
1.https://www.jianshu.com/p/2c42c567e893
2. PRML
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