拓端tecdat|R语言中不同类型的聚类方法比较

原文链接：http://tecdat.cn/?p=6454

原文出处：拓端数据部落公众号

聚类方法用于识别从营销，生物医学和地理空间等领域收集的多变量数据集中的相似对象。它们是不同类型的聚类方法，包括：

划分方法
分层聚类
模糊聚类
基于密度的聚类
基于模型的聚类

数据准备

演示数据集：名为USArrest的内置R数据集
删除丢失的数据
缩放变量以使它们具有可比性

# 读取和准备数据my_data <- USArrests %>%na.omit() %>%          # 删除缺失值scale()                # 标准化变量# 查看前面3行
head(my_data, n = 3)

##         Murder Assault UrbanPop     Rape
## Alabama 1.2426   0.783   -0.521 -0.00342
## Alaska  0.5079   1.107   -1.212  2.48420
## Arizona 0.0716   1.479    0.999  1.04288

距离

get_dist()：用于计算数据矩阵的行之间的距离矩阵。与标准dist()功能相比，它支持基于相关的距离测量，包括“皮尔逊”，“肯德尔”和“斯皮尔曼”方法。
fviz_dist()：用于可视化距离矩阵

res.dist <- get_dist(Ugradient = list(low = "#00AFBB", mid = "white", high = "#FC4E07"))

划分聚类

、算法是将数据集细分为一组k个组的聚类技术，其中k是分析人员预先指定的组的数量。

k-means聚类的替代方案是K-medoids聚类或PAM（Partitioning Around Medoids，Kaufman和Rousseeuw，1990），与k-means相比，它对异常值不太敏感。

以下R代码显示如何确定最佳簇数以及如何在R中计算k-means和PAM聚类。

确定最佳簇数

 
fviz_nbclust(my_data, kmeans, method = "gap_stat")

计算并可视化k均值聚类

set.seed(123)# 可视化
 
viz(km.res, data = my_data,ellipse.type

# 计算 PAM
 
pam.res <- pam(my_data, 3)
# 可视化
viz(pam.res)

分层聚类

分层聚类是一种分区聚类的替代方法，用于识别数据集中的组。它不需要预先指定要生成的簇的数量。

# 计算层次聚类# 标准化数据hclust(method = "ward.D2")     # 计算层次聚类# 可视化
# 分成4组，按组上色
viz(res.hc, k = 4, #分为四组color_labels_by_k = TRUE, # 颜色标签rect = TRUE # 在组周围添加矩形)

评估聚类倾向

为了评估聚类倾向，可以使用Hopkins的统计量和视觉方法。

Hopkins统计：如果Hopkins统计量的值接近1（远高于0.5），那么我们可以得出结论，数据集是显着可聚类的。
视觉方法：视觉方法通过计算有序相异度图像中沿对角线的方形黑暗（或彩色）块的数量来检测聚类趋势。

R代码：


iris[, -5] %>%    # 删除第5列（种类）scale() %>%     # 标准化变量get_clust_tendency(n = 50, gradient = gradient.color)

## $hopkins_stat
## [1] 0.8
##
## $plot

确定最佳簇数

 set.seed(123)# 计算
 
res.nbclust <- USArrests %>%scale() %>%(distance = "euclidean"

# 可视化
 
viz(res.nbclust

## Among all indices:
## ===================
## * 2 proposed  0 as the best number of clusters
## * 1 proposed  1 as the best number of clusters
## * 9 proposed  2 as the best number of clusters
## * 4 proposed  3 as the best number of clusters
## * 6 proposed  4 as the best number of clusters
## * 2 proposed  5 as the best number of clusters
## * 1 proposed  8 as the best number of clusters
## * 1 proposed  10 as the best number of clusters
##
## Conclusion
## =========================
## * According to the majority rule, the best number of clusters is  2 .

群集验证统计信息

在下面的R代码中，我们将计算和评估层次聚类方法的结果。

计算和可视化层次聚类：

 # 增强的层次集群，分为3组("hclust", k = 3, graph = FALSE)# 可视化(res.hc,
检查轮廓图：

 (res.hc)

##   cluster size ave.sil.width
## 1       1   49          0.63
## 2       2   30          0.44
## 3       3   71          0.32

哪些样品有负面轮廓？他们更接近什么集群？

# 观测值的轮廓宽度
res.hc$silinfo$widths[, 1:3]# 带有负轮廓的对象
sil[neg_sil_index, , drop = FALSE]

##     cluster neighbor sil_width
## 84        3        2   -0.0127
## 122       3        2   -0.0179
## 62        3        2   -0.0476
## 135       3        2   -0.0530
## 73        3        2   -0.1009
## 74        3        2   -0.1476
## 114       3        2   -0.1611
## 72        3        2   -0.2304

高级聚类方法

混合聚类方法

分层K均值聚类：一种改进k均值结果的混合方法
HCPC：主成分上的分层聚类

模糊聚类

模糊聚类也称为软聚类方法。标准聚类方法（K-means，PAM），其中每个观察仅属于一个聚类。这称为硬聚类。

基于模型的聚类

在基于模型的聚类中，数据被视为来自两个或多个聚类的混合的分布。它找到了最适合模型的数据并估计了簇的数量。

DBSCAN：基于密度的聚类

DBSCAN是Ester等人引入的聚类方法。（1996）。它可以从包含噪声和异常值的数据中找出不同形状和大小的簇（Ester等，1996）。基于密度的聚类方法背后的基本思想源于人类直观的聚类方法。

R链中的DBSCAN的描述和实现

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