聚类分析的一些套路

聚类分析是一种比较常见算法，实际应用也很多，比如大家经常听到的RMF模型、分客群精准营销等都是聚类分析的应用。

我们可以用“物以类聚、人以群分”来简单理解，它是一种无监督的分类算法。但是这种“简单”的算法，在运用到实际工作中会遇到很多问题，比如：

①极端值的影响造成个别几个样本被聚为了一类，剩余绝大部分样本被聚为了一类，相当于没有聚类。

②指标太多，不知道选哪些指标，量纲该如何处理？

③聚出来的客群大的大小的小，无法营销。

④不知道聚类效果如何，是否使用了最好的聚类算法，得到了最佳的N个客群。

聚类算法是基于距离计算的，所以我们选择的指标一定是数值型变量，大部分情况下都需要消除量纲的影响。

聚类算法按照方式不同，可以分为凝聚式和分裂式两种。

凝聚式 Agglometative：顾名思义就是开始时将所有的样本（n个）都视为一类（n类），然后一步步的把距离近的聚为一类，最终所有样本聚为一类的方法。

分裂式 Divisive：开始时将所有样本视为一类，最终拆分到每个样本都是一类。

我们来看一下 Python 中聚类算法的实现。

1. 常见的聚类算法

skleaarn中展示了不同的聚类算法适用的数据分布及运行时间。 链接

可以看到不同的算法适合不同的数据分布，也有不同的时耗，具体使用哪种算法，需要根据数据情况来选择，甚至迭代不同算法不同参数来择优。

%pylab inline

from IPython.display import Image

Image('cluster methods.png')

2. 聚类算法示例

我们使用内置的鸢尾花数据集来进行聚类。鸢尾花数据集:共150条记录，有花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度、品种5个变量，其中每个品种50条记录。

2.1 使用scipy进行层次聚类

import scipy.cluster.hierarchy as sch

import matplotlib.pyplot as plt



# 中文和负号的正常显示

plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Microsoft YaHei']

plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False



plt.figure(figsize=[15,5])

dendrogram = sch.dendrogram(sch.linkage(iris.data, method='ward'))  #ward最小方差法（使用的是欧氏距离）

plt.title('鸢尾花聚类树状图')

plt.xlabel('鸢尾花数据')

plt.ylabel('欧式距离')

plt.show()

根据树状图我们可以确定聚为几类及样本分类，这种方法非常直观，但是不适用于大样本。

2.2 凝聚聚类

from sklearn.cluster import AgglomerativeClustering

ac = AgglomerativeClustering(n_clusters=3, affinity='euclidean', linkage='ward')

y_ac = ac.fit_predict(iris.data)

# 查看聚类结果

# 我们使用鸢尾花的花瓣长度和花瓣宽度做散点图，用散点颜色来区分鸢尾花的品种

import matplotlib.pyplot as plt

%matplotlib inline



plt.figure(figsize=(12, 12))

plt.subplot(221)

color = {0:'r',1:'y',2:'b'}

plt.scatter(iris.data[:,2], iris.data[:,3], c=[color[_] for _ in y_ac])

plt.title('Cluster data')



color = {0:'y',1:'b',2:'r'}

plt.subplot(222)

plt.scatter(iris.data[:,2], iris.data[:,3], c=[color[_] for _ in iris.target])

plt.title('Original data')



plt.show()

2.3 KMeans聚类

from sklearn.cluster import KMeans

model_kmeans = KMeans(n_clusters=3, init='k-means++', random_state=123)

y_pred = model_kmeans.fit_predict(iris.data)

model_kmeans.cluster_centers_  # 类中心

# 聚类效果可视化

colors = ['red', 'blue', 'green']

for i in range(3):

    plt.scatter(iris.data[y_pred == i, 2], iris.data[y_pred == i, 3], s = 100, c = colors[i], label = 'Cluster '+str(i+1))

plt.scatter(model_kmeans.cluster_centers_[:,2], model_kmeans.cluster_centers_[:,3], s = 200, c = 'yellow', label = 'Center')

plt.title('Clusters of Iris')

plt.xlabel('Petal.Length')

plt.ylabel('Petal.Width')

plt.legend()

plt.show()

3. 聚类算法调优

3.1 极端值处理

从散点图来看：鸢尾花数据集中是没有特别极端的值的，但是实际数据中很可能存在离群点或极端值（如某个大客户的交易额），这些样本点会增加极差，聚类效果不佳（绝大部分聚为一类，个别样本聚为一类），但换个角度想，这些恰恰是我们的异常数据，可以做异常检查，比如说刷单客户识别，这样的场景下我们不要对数据分布进行处理。

3.2 聚类个数的确定

我们知道鸢尾花数据集中有setosa、versicolor、virginica三个品种，但实际上聚类算法是无监督学习算法，我们并不知道结果，那么如何确定聚类个数呢？ 按照聚类算法“物以类聚，人以群分”的思想，自然是簇内距离最小，簇间距离最大为最好的分群标准。

# 使用inertia或silhouette_score来确定

from sklearn import metrics

plt.figure(figsize=[8, 2])

rng1 = range(1, 11)

rng2 = range(2, 11)

inertia = []

silhs = []

for k in rng1:

    model = KMeans(n_clusters=k)

    model.fit(iris.data)

    inertia.append(model.inertia_)

    

for k in rng2:

    model = KMeans(n_clusters=k)

    model.fit(iris.data)

    silhs.append(metrics.silhouette_score(iris.data, model.predict(iris.data)))  

    

plt.subplot(121)

plt.title('inertia')

plt.plot(rng1, inertia)



plt.subplot(122)

plt.title('silhouette_score')

plt.plot(rng2, silhs) 

plt.show()

从上图可以看出：inertia在K=2时出现拐点，silhouette_score在K=2时最大，说明聚为2类比较合适。从鸢尾花花瓣的散点图来看，散点确实分布在两个区域。 这里只做算法演示，实际运用中还是要根据客观情况决定。比如本例中我们已知是三个品种的鸢尾花数据，那么肯定是要聚为三类的。

# 看一下聚为两类时各客群的样本量

import pandas as pd

model_kmeans = KMeans(n_clusters=2, init='k-means++', random_state=123)

y_pred = model_kmeans.fit_predict(iris.data)

df_y_pred = pd.DataFrame(y_pred, columns=['cluseter'])

df_y_pred['cluseter'].value_counts()

可以看到聚为两类时一个客群97个样本，一个客群53个样本。

3.3 变量的选择

我们在对样本进行聚类时，通常有许多指标可供选择，但是选择哪些指标呢？我们可以从两个方面来选择：一是看数据分布，只选择我们看中的且特征明显的指标；二是对我们认为应该选中的指标进行降维，例如主成分分析（PCA）。

3.3.1 主观选择变量

# 看一下鸢尾花的四个指标的散点图分布

import seaborn as sns

df_iris = pd.concat([pd.DataFrame(iris.data, columns=iris.feature_names), pd.DataFrame(iris.target, columns=['species'])], axis=1)

sns.pairplot(df_iris,

            hue='species', kind='reg', diag_kind='kde', size=1.5)

plt.show()

可以看到三个品种的花萼长度和花萼宽度散点图区别不大，而花瓣长度和花瓣宽度散点图区别较大，我们只选用花瓣数据进行聚类。

由于我们已知三个鸢尾花，我们使用模型的调整兰德指数来作为聚类效果的评判标准。（注：实际中并不知道分类结果，我们这里只做算法比较用）。 调整兰德指数 adjusted_rand_s：值介于0到1之间，值越大，聚类效果越好。

# 先来看一下使用四个变量聚为三类的模型得分

model_a = KMeans(n_clusters=3, init='k-means++', random_state=123)

y_pred_a = model_a.fit_predict(iris.data)

ARI_a = metrics.adjusted_rand_score(y_pred_a, iris.target)

ARI_a

得到：ARI_a=0.73

# 仅使用花瓣的两个变量聚为三类的模型得分

model_b = KMeans(n_clusters=3, init='k-means++', random_state=123)

y_pred_b = model_a.fit_predict(iris.data[:,2:4])

ARI_b = metrics.adjusted_rand_score(y_pred_b, iris.target)

ARI_b

得到：ARI_b=0.89

3.3. 2 对多变量降维

from sklearn.decomposition import PCA

pca = PCA(n_components=4)

pca.fit(iris.data)

pca.explained_variance_ratio_

得到主成分的方差解释比例：array([0.92461621, 0.05301557, 0.01718514, 0.00518309])， 可以看到第一个主成分就能解释92%的方差（一般前n个主成分累计超过80%即可），所以我们可以选择一个主成分，但是为了数据展示需要，这里我们选择两个主成分。

pca = PCA(n_components=2)

pca.fit(iris.data)



iris_data_pca = pca.transform(iris.data)

# 先看一下得到的降维数据三种鸢尾花散点图

plt.scatter(iris_data_pca[:, 0], iris_data_pca[:, 1],c=iris.target)

plt.title('pca iris data')

plt.show()

# 使用降维后的数据进行聚类

model_c = KMeans(n_clusters=3, init='k-means++', random_state=123)

y_pred_c = model_c.fit_predict(iris_data_pca)

ARI_c = metrics.adjusted_rand_score(y_pred_c, iris.target)

ARI_c

得到：ARI_c=0.72， 略低于ARI_a的0.73。本例中聚类效果没有提升，但使用PCA可以解决高维变量的聚类问题。

3.4 变量分布处理

当我们需要将全部样本数据较均匀的拆分为N个客群时，样本数据的分布会造成较大的影响，为此我们可以改变样本数据的分布形态，来达到均衡客群量的问题。

# 先正态化后再聚类

from sklearn.preprocessing import StandardScaler, Normalizer



iris_norm = Normalizer().fit_transform(iris.data)

model_d = KMeans(n_clusters=3)

y_pred_d = model_d.fit_predict(iris_norm)

ARI_d = metrics.adjusted_rand_score(y_pred_d, iris.target)

ARI_d

ARI_d提升到了0.90！

# 正态+降维后再聚类

iris_norm_pca = PCA(n_components=2).fit_transform(iris_norm)

model_e = KMeans(n_clusters=3).fit(iris_norm_pca)

y_pred_e = model_e.fit_predict(iris_norm)

ARI_e = metrics.adjusted_rand_score(y_pred_e, iris.target)

ARI_e

本例中ARI_e并没有提升。

4. 总结

综上，我们总结一下开篇提到的四个问题：

①极端值问题：若是识别异常客户，极端值是不需要处理的；若是分群，可以对数据进行标准化、正态化处理。

②指标太多、量纲处理：首先可以主观判断，其次可以使用主成分分析。比如使用销售额、利润额和毛利率三个指标直接聚类显然是不合适的。

③客群大小：可以正态化处理让客群大小更加均衡，有时可以调整客群数来满足客群量的问题。

④聚为几类：如果是明确的，就直接聚为几类；也可以通过树状图、inertia、silhouette来确定。

以上，如有不妥之处还请多多指正。

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