KMeans算法与GMM混合高斯聚类

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。
KMeans算法与GMM混合高斯聚类插图
N个d维样本,时间复杂度 O(kLNd)
  1. 初始K个类(簇心)
  2. 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)
  3. 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)
  4. 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。
KMeans算法与GMM混合高斯聚类插图1
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:
KMeans算法与GMM混合高斯聚类插图2
KMeans算法与GMM混合高斯聚类插图3
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。
KMeans算法与GMM混合高斯聚类插图4
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:
KMeans算法与GMM混合高斯聚类插图5
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)。
  1. 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。
  2. 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。
KMeans算法与GMM混合高斯聚类插图6
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)
KMeans算法与GMM混合高斯聚类插图7
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
2. PRML

文章来源于互联网:KMeans算法与GMM混合高斯聚类

THE END
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