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有了K均值聚类,为什么还需要DBSCAN聚类算法?

AI前沿 AI君 19℃

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聚类本文转载自公众号“读芯术”(ID:AI_Discovery)分析是一种无监督学习法,它将数据点分离成若干个特定的群或组,使得在某种意义上同一组中的数据点具有相似的性质,不同组中的数据点具有不同的性质。

聚类分析包括基于不同距离度量的多种不同方法。例如。K均值(点之间的距离)、Affinity propagation(图之间的距离)、均值漂移(点之间的距离)、DBSCAN(最近点之间的距离)、高斯混合(到中心的马氏距离)、谱聚类(图之间距离)等。

有了K均值聚类,为什么还需要DBSCAN聚类算法?

2014年,DBSCAN算法在领先的数据挖掘会议ACM SIGKDD上获得the testof time奖(授予在理论和实践中受到广泛关注的算法)。

所有聚类法都使用相同的方法,即首先计算相似度,然后使用相似度将数据点聚类为组或群。本文将重点介绍具有噪声的基于密度的聚类方法(DBSCAN)。

既然已经有了K均值聚类,为什么还需要DBSCAN这样的基于密度的聚类算法呢?

K均值聚类可以将松散相关的观测聚类在一起。每一个观测最终都成为某个聚类的一部分,即使这些观测在向量空间中分散得很远。由于聚类依赖于聚类元素的均值,因此每个数据点在形成聚类中都起着作用。

数据点的轻微变化可能会影响聚类结果。由于聚类的形成方式,这个问题在DBSCAN中大大减少。这通常不是什么大问题,除非遇到一些具有古怪形状的数据。

使用K均值的另一个困难是需要指定聚类的数量(“k”)以便使用。很多时候不会预先知道什么是合理的k值。

DBSCAN的优点在于,不必指定使用它的聚类数量。需要的只是一个计算值之间距离的函数,以及一些将某些距离界定为“接近”的指令。在各种不同的分布中,DBSCAN也比K均值产生更合理的结果。下图说明了这一事实:

有了K均值聚类,为什么还需要DBSCAN聚类算法?

基于密度的聚类算法

基于密度的聚类是无监督学习法,基于数据空间中的聚类是高点密度的连续区域,通过低点密度的连续区域与其他此类聚类分离,来识别数据中独特的组/聚类。

具有噪声的基于密度的聚类方法(DBSCAN)是基于密度聚类的一种基本算法。它可以从大量的数据中发现不同形状和大小的聚类,这些聚类中正包含着噪声和异常值。

DBSCAN算法使用以下两种参数:

  • eps (ε):一种距离度量,用于定位任何点的邻域内的点。
  • minPts:聚类在一起的点的最小数目(一个阈值),使一个区域界定为密集。

如果探究两个称为密度可达性(DensityReachability)和密度连接性(DensityConnectivity)的概念,就可以理解这些参数。

密度方面的可达性(Reachability)建立了一个可以到达另一个点的点,如果该点位于与另一个点的特定距离(eps)内。

连接性(Connectivity)涉及到基于传递性的链接方法,以确定点是否位于特定的聚类中。例如,如果p->r->s->t->q,则p和q可以连接,其中a->b表示b在a的邻域内。

DBSCAN聚类完成后会产生三种类型的点:

有了K均值聚类,为什么还需要DBSCAN聚类算法?

  • 核心点(Core)——该点表示至少有m个点在距离n的范围内。
  • 边界点(Border) ——该点表示在距离n处至少有一个核心。
  • 噪声点(Noise) ——它既不是核心点也不是边界点。并且它在距离自身n的范围内有不到m个点。

DBSCAN聚类算法步骤

  • 算法通过任意选取数据集中的一个点(直到所有的点都访问到)来运行。
  • 如果在该点的“ε”半径范围内至少存在“minPoint”点,那么认为所有这些点都属于同一个聚类。
  • 通过递归地重复对每个相邻点的邻域计算来扩展聚类

参数估计

每个数据挖掘任务都存在参数问题。每个参数都以特定的方式影响算法。DBSCAN需要参数ε和minPts。

  • ε:可以使用k距离图来选择ε的值,表示到k=minPts-1最近邻的距离,从最大值到最小值排序。当此图显示“elbow”时,ε值较好:如果ε选择得太小,则很大一部分数据将无法聚类;如果ε值太高,聚类将合并,同时大多数对象将位于同一聚类中。一般来说,较小的ε值是可取的,根据经验,只有一小部分点应在此距离内。
  • 距离函数:距离函数的选择与ε的选择密切相关,对结果有重要影响。通常,在选择参数ε之前,必须首先确定数据集的合理相似性度量。没有对此参数的估计,但需要为数据集适当地选择距离函数。
  • minPts:根据经验,最小minPts可以从数据集中的维度数D导出,即minPts≥D+1。低值minPts=1是没有意义的,因为此时每个点本身就已经是一个聚类了。当minPts≤2时,结果将与采用单链路度量的层次聚类相同,且树状图在高度ε处切割。因此,必须至少选择3个minPts。

然而,对于有噪声的数据集,较大的值通常更好,并将产生更显著的聚类。根据经验,可以使用minPts=2·dim,但对于非常大的数据、噪声数据或包含许多重复项的数据,可能需要选择更大的值。

用sklearn实现DBSCAN python

首先用DBSCAN对球形数据进行聚类。

先生成750个带有相应标签的球形训练数据点。然后对训练数据的特征进行标准化,最后应用sklearn库中的DBSCAN。

有了K均值聚类,为什么还需要DBSCAN聚类算法?

有了K均值聚类,为什么还需要DBSCAN聚类算法?

聚类球形数据中的DBSCAN

黑色数据点表示上述结果中的异常值。接下来,用DBSCAN对非球形数据进行聚类。

  1. import numpy as np 
  2.            importmatplotlib.pyplot as plt 
  3.            from sklearn import metrics 
  4.            fromsklearn.datasets import make_circles 
  5.            fromsklearn.preprocessing importStandardScaler 
  6.            from sklearn.clusterimportDBSCAN 
  7.            X, y =make_circles(n_samples=750factor=0.3, noise=0.1) 
  8.            X=StandardScaler().fit_transform(X) 
  9.            y_pred=DBSCAN(eps=0.3, min_samples=10).fit_predict(X) 
  10.            plt.scatter(X[:,0], X[:,1], c=y_pred
  11.            print('Number ofclusters: {}'.format(len(set(y_pred[np.where(y_pred !=-1)])))) 
  12.            print('Homogeneity:{}'.format(metrics.homogeneity_score(y, y_pred))) 
  13.            print('Completeness:{}'.format(metrics.completeness_score(y, y_pred))) 
  14.            print("V-measure:%0.3f"% metrics.v_measure_score(labels_true,labels)) 
  15.            print("Adjusted RandIndex: %0.3f" 
  16.                  % metrics.adjusted_rand_score(labels_true,labels)) 
  17.            print("AdjustedMutual Information: %0.3f" 
  18.                  % metrics.adjusted_mutual_info_score(labels_true,labels)) 
  19.            print("SilhouetteCoefficient: %0.3f" 
  20.                  % metrics.silhouette_score(X, labels)) 

有了K均值聚类,为什么还需要DBSCAN聚类算法?

有了K均值聚类,为什么还需要DBSCAN聚类算法?

聚类非球形数据中的DBSCAN

这绝对是完美的。如果与K均值进行比较,会给出一个完全不正确的输出,如:

有了K均值聚类,为什么还需要DBSCAN聚类算法?

K-均值聚类结果

DBSCAN聚类算法的复杂性

  • 平均情况:与最佳/最坏情况相同,取决于数据和算法的实现。
  • 最佳情况:如果使用索引系统来存储数据集,使得邻域查询在对数时间内执行,可得到O(nlogn)的平均运行时复杂度。
  • 最坏情况:如果不使用索引结构或对退化数据(例如,所有距离小于ε的点),最坏情况下的运行时间复杂度仍为O(n²)。

基于密度的聚类算法可以学习任意形状的聚类,而水平集树算法可以在密度差异很大的数据集中学习聚类。

有了K均值聚类,为什么还需要DBSCAN聚类算法?
图源:unsplash

但需要指出的是,这些算法与参数聚类算法(如K均值)相比,调整起来有些困难。与K均值的聚类参数相比,DBSCAN或水平集树的epsilon参数在推理时不那么直观,因此为这些算法选择较好的初始参数值更加困难。

【责任编辑:赵宁宁 TEL:(010)68476606】

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作者:读芯术_读芯术
原文链接:https://www.toutiao.com/i6825868284471017991/

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