4.1、摘要

在前面的文章中，介紹了三種常見的分類演算法。分類作為一種監督學習方法，要求必須事先明確知道各個類別的資訊，並且斷言所有待分類項都有一個類別與之對應。但是很多時候上述條件得不到滿足，尤其是在處理海量資料的時候，如果通過預處理使得資料滿足分類演算法的要求，則代價非常大，這時候可以考慮使用聚類演算法。聚類屬於無監督學習，相比於分類，聚類不依賴預定義的類和類標號的訓練例項。本文首先介紹聚類的基礎——距離與相異度，然後介紹一種常見的聚類演算法——k均值和k中心點聚類，最後會舉一個例項：應用聚類方法試圖解決一個在體育界大家頗具爭議的問題——中國男足近幾年在亞洲到底處於幾流水平。

4.2、相異度計算

在正式討論聚類前，我們要先弄清楚一個問題：如何定量計算兩個可比較元素間的相異度。用通俗的話說，相異度就是兩個東西差別有多大，例如人類與章魚的相異度明顯大於人類與黑猩猩的相異度，這是能我們直觀感受到的。但是，計算機沒有這種直觀感受能力，我們必須對相異度在數學上進行定量定義。

設，其中X，Y是兩個元素項，各自具有n個可度量特徵屬性，那麼X和Y的相異度定義為：，其中R為實數域。也就是說相異度是兩個元素對實數域的一個對映，所對映的實數定量表示兩個元素的相異度。

下面介紹不同型別變數相異度計算方法。

4.2.1、標量

標量也就是無方向意義的數字，也叫標度變數。現在先考慮元素的所有特徵屬性都是標量的情況。例如，計算X={2,1,102}和Y={1,3,2}的相異度。一種很自然的想法是用兩者的歐幾里得距離來作為相異度，歐幾里得距離的定義如下：

其意義就是兩個元素在歐氏空間中的集合距離，因為其直觀易懂且可解釋性強，被廣泛用於標識兩個標量元素的相異度。將上面兩個示例資料代入公式，可得兩者的歐氏距離為：

除歐氏距離外，常用作度量標量相異度的還有曼哈頓距離和閔可夫斯基距離，兩者定義如下：

曼哈頓距離：

閔可夫斯基距離：

歐氏距離和曼哈頓距離可以看做是閔可夫斯基距離在p=2和p=1下的特例。另外這三種距離都可以加權，這個很容易理解，不再贅述。

下面要說一下標量的規格化問題。上面這樣計算相異度的方式有一點問題，就是取值範圍大的屬性對距離的影響高於取值範圍小的屬性。例如上述例子中第三個屬性的取值跨度遠大於前兩個，這樣不利於真實反映真實的相異度，為了解決這個問題，一般要對屬性值進行規格化。所謂規格化就是將各個屬性值按比例對映到相同的取值區間，這樣是為了平衡各個屬性對距離的影響。通常將各個屬性均對映到[0,1]區間，對映公式為：

其中max(ai)和min(ai)表示所有元素項中第i個屬性的最大值和最小值。例如，將示例中的元素規格化到[0,1]區間後，就變成了X’={1,0,1}，Y’={0,1,0}，重新計算歐氏距離約為1.732。

4.2.2、二元變數

所謂二元變數是隻能取0和1兩種值變數，有點類似布林值，通常用來標識是或不是這種二值屬性。對於二元變數，上一節提到的距離不能很好標識其相異度，我們需要一種更適合的標識。一種常用的方法是用元素相同序位同值屬性的比例來標識其相異度。

設有X={1,0,0,0,1,0,1,1}，Y={0,0,0,1,1,1,1,1}，可以看到，兩個元素第2、3、5、7和8個屬性取值相同，而第1、4和6個取值不同，那麼相異度可以標識為3/8=0.375。一般的，對於二元變數，相異度可用“取值不同的同位屬性數/單個元素的屬性位數”標識。

上面所說的相異度應該叫做對稱二元相異度。現實中還有一種情況，就是我們只關心兩者都取1的情況，而認為兩者都取0的屬性並不意味著兩者更相似。例如在根據病情對病人聚類時，如果兩個人都患有肺癌，我們認為兩個人增強了相似度，但如果兩個人都沒患肺癌，並不覺得這加強了兩人的相似性，在這種情況下，改用“取值不同的同位屬性數/(單個元素的屬性位數-同取0的位數)”來標識相異度，這叫做非對稱二元相異度。如果用1減去非對稱二元相異度，則得到非對稱二元相似度，也叫Jaccard係數，是一個非常重要的概念。

4.2.3、分類變數

分類變數是二元變數的推廣，類似於程式中的列舉變數，但各個值沒有數字或序數意義，如顏色、民族等等，對於分類變數，用“取值不同的同位屬性數/單個元素的全部屬性數”來標識其相異度。

4.2.4、序數變數

序數變數是具有序數意義的分類變數，通常可以按照一定順序意義排列，如冠軍、亞軍和季軍。對於序數變數，一般為每個值分配一個數，叫做這個值的秩，然後以秩代替原值當做標量屬性計算相異度。

4.2.5、向量

對於向量，由於它不僅有大小而且有方向，所以閔可夫斯基距離不是度量其相異度的好辦法，一種流行的做法是用兩個向量的餘弦度量，其度量公式為：

其中||X||表示X的歐幾里得範數。要注意，餘弦度量度量的不是兩者的相異度，而是相似度！

4.3、聚類問題

在討論完了相異度計算的問題，就可以正式定義聚類問題了。

所謂聚類問題，就是給定一個元素集合D，其中每個元素具有n個可觀察屬性，使用某種演算法將D劃分成k個子集，要求每個子集內部的元素之間相異度儘可能低，而不同子集的元素相異度儘可能高。其中每個子集叫做一個簇。

與分類不同，分類是示例式學習，要求分類前明確各個類別，並斷言每個元素對映到一個類別，而聚類是觀察式學習，在聚類前可以不知道類別甚至不給定類別數量，是無監督學習的一種。目前聚類廣泛應用於統計學、生物學、資料庫技術和市場營銷等領域，相應的演算法也非常的多。本文僅介紹一種最簡單的聚類演算法——k均值（k-means）演算法。

4.4、K-means演算法及其示例

k均值演算法的計算過程非常直觀：

1、從D中隨機取k個元素，作為k個簇的各自的中心。

2、分別計算剩下的元素到k個簇中心的相異度，將這些元素分別劃歸到相異度最低的簇。

3、根據聚類結果，重新計算k個簇各自的中心，計算方法是取簇中所有元素各自維度的算術平均數。

4、將D中全部元素按照新的中心重新聚類。

5、重複第4步，直到聚類結果不再變化。

6、將結果輸出。

由於演算法比較直觀，沒有什麼可以過多講解的。下面，我們來看看k-means演算法一個有趣的應用示例：中國男足近幾年到底在亞洲處於幾流水平？

今年中國男足可算是杯具到家了，幾乎到了過街老鼠人人喊打的地步。對於目前中國男足在亞洲的地位，各方也是各執一詞，有人說中國男足亞洲二流，有人說三流，還有人說根本不入流，更有人說其實不比日韓差多少，是亞洲一流。既然爭論不能解決問題，我們就讓資料告訴我們結果吧。

下圖是我採集的亞洲15只球隊在2005年-2010年間大型盃賽的戰績（由於澳大利亞是後來加入亞足聯的，所以這裡沒有收錄）。

其中包括兩次世界盃和一次亞洲盃。我提前對資料做了如下預處理：對於世界盃，進入決賽圈則取其最終排名，沒有進入決賽圈的，打入預選賽十強賽賦予40，預選賽小組未出線的賦予50。對於亞洲盃，前四名取其排名，八強賦予5，十六強賦予9，預選賽沒出現的賦予17。這樣做是為了使得所有資料變為標量，便於後續聚類。

下面先對資料進行[0,1]規格化，下面是規格化後的資料：

接著用k-means演算法進行聚類。設k=3，即將這15支球隊分成三個集團。

現抽取日本、巴林和泰國的值作為三個簇的種子，即初始化三個簇的中心為A：{0.3, 0, 0.19}，B：{0.7, 0.76, 0.5}和C：{1, 1, 0.5}。下面，計算所有球隊分別對三個中心點的相異度，這裡以歐氏距離度量。下面是我用程式求取的結果：

從做到右依次表示各支球隊到當前中心點的歐氏距離，將每支球隊分到最近的簇，可對各支球隊做如下聚類：

中國C，日本A，韓國A，伊朗A，沙特A，伊拉克C，卡達C，阿聯酋C，烏茲別克B，泰國C，越南C，阿曼C，巴林B，朝鮮B，印尼C。

第一次聚類結果：

A：日本，韓國，伊朗，沙特；

B：烏茲別克，巴林，朝鮮；

C：中國，伊拉克，卡達，阿聯酋，泰國，越南，阿曼，印尼。

下面根據第一次聚類結果，調整各個簇的中心點。

A簇的新中心點為：{(0.3+0+0.24+0.3)/4=0.21, (0+0.15+0.76+0.76)/4=0.4175, (0.19+0.13+0.25+0.06)/4=0.1575} = {0.21, 0.4175, 0.1575}

用同樣的方法計算得到B和C簇的新中心點分別為{0.7, 0.7333, 0.4167}，{1, 0.94, 0.40625}。

用調整後的中心點再次進行聚類，得到：

第二次迭代後的結果為：

中國C，日本A，韓國A，伊朗A，沙特A，伊拉克C，卡達C，阿聯酋C，烏茲別克B，泰國C，越南C，阿曼C，巴林B，朝鮮B，印尼C。

結果無變化，說明結果已收斂，於是給出最終聚類結果：

亞洲一流：日本，韓國，伊朗，沙特

亞洲二流：烏茲別克，巴林，朝鮮

亞洲三流：中國，伊拉克，卡達，阿聯酋，泰國，越南，阿曼，印尼

看來資料告訴我們，說國足近幾年處在亞洲三流水平真的是沒有冤枉他們，至少從國際盃賽戰績是這樣的。

其實上面的分析資料不僅告訴了我們聚類資訊，還提供了一些其它有趣的資訊，例如從中可以定量分析出各個球隊之間的差距，例如，在亞洲一流隊伍中，日本與沙特水平最接近，而伊朗則相距他們較遠，這也和近幾年伊朗沒落的實際相符。另外，烏茲別克和巴林雖然沒有打進近兩屆世界盃，不過憑藉預算賽和亞洲盃上的出色表現佔據B組一席之地，而朝鮮由於打入了2010世界盃決賽圈而有幸進入B組，可是同樣奇蹟般奪得2007年亞洲盃的伊拉克卻被分在三流，看來亞洲盃冠軍的分量還不如打進世界盃決賽圈重啊。其它有趣的資訊，有興趣的朋友可以進一步挖掘。