无监督学习 聚类分析③

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无监督学习 聚类分析③

夜神moon 2018-01-27 01:29:00 浏览384
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确定最佳聚类数目

  • Nbclust包

Nbclust包是《R语言实战》上一个包,定义了几十个评估指标,聚类数目从2遍历到15(自己设定),然后通过这些指标看分别在聚类数为多少时达到最优,最后选择指标支持数最多的聚类数目就是最佳聚类数目。


library(gclus)

data(wine)

head(wine)

dataset <- wine[,-1] #去除分类标签
dataset <- scale(dataset)

library(NbClust)

set.seed(1234) #因为method选择的是kmeans,所以如果不设定种子,每次跑得结果可能不同
nb_clust <- NbClust(dataset,  distance = "euclidean",
                    min.nc=2, max.nc=15, method = "kmeans",
                    index = "alllong", alphaBeale = 0.1)


barplot(table(nb_clust$Best.nc[1,]),
        xlab = "聚类数",ylab = "支持指标数")
img_5ba564b0600a2bc02f7d41e17b659df1.png

可以看到有16个指标支持最佳聚类数目为3,5个指标支持聚类数为2,所以该方法推荐的最佳聚类数目为3.

  • SSE(组内平方误差和)


wssplot <- function(data, nc=15, seed=1234){
  wss <- (nrow(data)-1)*sum(apply(data,2,var))
  for (i in 2:nc){
    set.seed(seed)
    wss[i] <- sum(kmeans(data, centers=i)$withinss)
  }
  plot(1:nc, wss, type="b", xlab="Number of Clusters",
       ylab="Within groups sum of squares")}

wssplot(dataset)

img_50d9a0267d9b78ff8c05483e2428af52.png

随着聚类数目增多,每一个类别中数量越来越少,距离越来越近,因此WSS值肯定是随着聚类数目增多而减少的,所以关注的是斜率的变化,但WWS减少得很缓慢时,就认为进一步增大聚类数效果也并不能增强,存在得这个“肘点”就是最佳聚类数目,从一类到三类下降得很快,之后下降得很慢,所以最佳聚类个数选为三

  • factoextra包


library(factoextra)
library(ggplot2)
set.seed(1234)
fviz_nbclust(dataset, kmeans, method = "wss") +
  geom_vline(xintercept = 3, linetype = 2)

img_306be0e4e71c5584c001f45575d82262.png

选定为3类或者2类为最佳聚类数目
用该包下的fviz_cluster函数可视化一下聚类结果

km.res <- kmeans(dataset,3)
fviz_cluster(km.res, data = dataset)

img_72b9568db02e8a839a7d0b4e429d1556.png
img_9144f281ef8537935bfc95b838accd5c.png

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