深度学习之降维和聚类

1 降维和聚类

1.1 图解为什么会产生维数灾难

​ 假如数据集包含10张照片，照片中包含三角形和圆两种形状。现在来设计一个分类器进行训练，让这个分类器对其他的照片进行正确分类（假设三角形和圆的总数是无限大），简单的，我们用一个特征进行分类：

​ 图1.1.a

​ 从上图可看到，如果仅仅只有一个特征进行分类，三角形和圆几乎是均匀分布在这条线段上，很难将10张照片线性分类。那么，增加一个特征后的情况会怎么样：

​ 图1.1.b

增加一个特征后，我们发现仍然无法找到一条直线将猫和狗分开。所以，考虑需要再增加一个特征：

​ 图1.1.c

​ 图1.1.d

​ 此时，可以找到一个平面将三角形和圆分开。

​ 现在计算一下不同特征数是样本的密度：

​ （1）一个特征时，假设特征空间时长度为5的线段，则样本密度为$10÷5=2$。

​ （2）两个特征时，特征空间大小为$ 5\times5 = 25$，样本密度为$10÷25=0.4$。

​ （3）三个特征时，特征空间大小是$ 5\times5\times5 = 125$，样本密度为$10÷125=0.08$。

​ 以此类推，如果继续增加特征数量，样本密度会越来越稀疏，此时，更容易找到一个超平面将训练样本分开。当特征数量增长至无限大时，样本密度就变得非常稀疏。

​ 下面看一下将高维空间的分类结果映射到低维空间时，会出现什么情况？

​ 图1.1.e

​ 上图是将三维特征空间映射到二维特征空间后的结果。尽管在高维特征空间时训练样本线性可分，但是映射到低维空间后，结果正好相反。事实上，增加特征数量使得高维空间线性可分，相当于在低维空间内训练一个复杂的非线性分类器。不过，这个非线性分类器太过“聪明”，仅仅学到了一些特例。如果将其用来辨别那些未曾出现在训练样本中的测试样本时，通常结果不太理想，会造成过拟合问题。

​ 图1.1.f

​ 上图所示的只采用2个特征的线性分类器分错了一些训练样本，准确率似乎没有图2.21.1.e的高，但是，采用2个特征的线性分类器的泛化能力比采用3个特征的线性分类器要强。因为，采用2个特征的线性分类器学习到的不只是特例，而是一个整体趋势，对于那些未曾出现过的样本也可以比较好地辨别开来。换句话说，通过减少特征数量，可以避免出现过拟合问题，从而避免“维数灾难”。

​ 上图从另一个角度诠释了“维数灾难”。假设只有一个特征时，特征的值域是0到1，每一个三角形和圆的特征值都是唯一的。如果我们希望训练样本覆盖特征值值域的20%，那么就需要三角形和圆总数的20%。我们增加一个特征后，为了继续覆盖特征值值域的20%就需要三角形和圆总数的45%($0.452^2\approx 0.2$)。继续增加一个特征后，需要三角形和圆总数的58%($0.583^3\approx 0.2$)。随着特征数量的增加，为了覆盖特征值值域的20%，就需要更多的训练样本。如果没有足够的训练样本，就可能会出现过拟合问题。

​ 通过上述例子，我们可以看到特征数量越多，训练样本就会越稀疏，分类器的参数估计就会越不准确，更加容易出现过拟合问题。“维数灾难”的另一个影响是训练样本的稀疏性并不是均匀分布的。处于中心位置的训练样本比四周的训练样本更加稀疏。

​ 假设有一个二维特征空间，如上图所示的矩形，在矩形内部有一个内切的圆形。由于越接近圆心的样本越稀疏，因此，相比于圆形内的样本，那些位于矩形四角的样本更加难以分类。当维数变大时，特征超空间的容量不变，但单位圆的容量会趋于0，在高维空间中，大多数训练数据驻留在特征超空间的角落。散落在角落的数据要比处于中心的数据难于分类。

1.2 怎样避免维数灾难

有待完善！！！

解决维度灾难问题：

主成分分析法PCA，线性判别法LDA

奇异值分解简化数据、拉普拉斯特征映射

Lassio缩减系数法、小波分析法、

1.3 聚类和降维有什么区别与联系

​ 聚类用于找寻数据内在的分布结构，既可以作为一个单独的过程，比如异常检测等等。也可作为分类等其他学习任务的前驱过程。聚类是标准的无监督学习。

​ 1）在一些推荐系统中需确定新用户的类型，但定义“用户类型”却可能不太容易，此时往往可先对原有的用户数据进行聚类，根据聚类结果将每个簇定义为一个类,然后再基于这些类训练分类模型,用于判别新用户的类型。

​ 2）而降维则是为了缓解维数灾难的一个重要方法，就是通过某种数学变换将原始高维属性空间转变为一个低维“子空间”。其基于的假设就是，虽然人们平时观测到的数据样本虽然是高维的，但是实际上真正与学习任务相关的是个低维度的分布。从而通过最主要的几个特征维度就可以实现对数据的描述，对于后续的分类很有帮助。比如对于Kaggle（数据分析竞赛平台之一）上的泰坦尼克号生还问题。通过给定一个乘客的许多特征如年龄、姓名、性别、票价等，来判断其是否能在海难中生还。这就需要首先进行特征筛选，从而能够找出主要的特征，让学习到的模型有更好的泛化性。

​ 聚类和降维都可以作为分类等问题的预处理步骤。

​ 但是他们虽然都能实现对数据的约减。但是二者适用的对象不同，聚类针对的是数据点，而降维则是对于数据的特征。另外它们有着很多种实现方法。聚类中常用的有K-means、层次聚类、基于密度的聚类等；降维中常用的则PCA、Isomap、LLE等。

1.4 有哪些聚类算法优劣衡量标准

不同聚类算法有不同的优劣和不同的适用条件。可从以下方面进行衡量判断：
1、算法的处理能力：处理大的数据集的能力，即算法复杂度；处理数据噪声的能力；处理任意形状，包括有间隙的嵌套的数据的能力；
2、算法是否需要预设条件：是否需要预先知道聚类个数，是否需要用户给出领域知识；

​ 3、算法的数据输入属性：算法处理的结果与数据输入的顺序是否相关，也就是说算法是否独立于数据输入顺序；算法处理有很多属性数据的能力，也就是对数据维数是否敏感，对数据的类型有无要求。

1.5 聚类和分类有什么区别

**聚类（Clustering） **
聚类，简单地说就是把相似的东西分到一组，聚类的时候，我们并不关心某一类是什么，我们需要实现的目标只是把相似的东西聚到一起。一个聚类算法通常只需要知道如何计算相似度就可以开始工作了，因此聚类通常并不需要使用训练数据进行学习，在机器学习中属于无监督学习。

**分类（Classification） **

​ 分类，对于一个分类器，通常需要你告诉它“这个东西被分为某某类”。一般情况下，一个分类器会从它得到的训练集中进行学习，从而具备对未知数据进行分类的能力，在机器学习中属于监督学习。

1.6 不同聚类算法特点性能比较

1.7 四种常用聚类方法之比较

​ 聚类就是按照某个特定标准把一个数据集分割成不同的类或簇，使得同一个簇内的数据对象的相似性尽可能大，同时不在同一个簇中的数据对象的差异性也尽可能地大。即聚类后同一类的数据尽可能聚集到一起，不同类数据尽量分离。
​ 主要的聚类算法可以划分为如下几类：划分方法、层次方法、基于密度的方法、基于网格的方法以及基于模型的方法。下面主要对k-means聚类算法、凝聚型层次聚类算法、神经网络聚类算法之SOM,以及模糊聚类的FCM算法通过通用测试数据集进行聚类效果的比较和分析。

1.8 k-means聚类算法

k-means是划分方法中较经典的聚类算法之一。由于该算法的效率高，所以在对大规模数据进行聚类时被广泛应用。目前，许多算法均围绕着该算法进行扩展和改进。
k-means算法以k为参数，把n个对象分成k个簇，使簇内具有较高的相似度，而簇间的相似度较低。k-means算法的处理过程如下：首先，随机地 选择k个对象，每个对象初始地代表了一个簇的平均值或中心;对剩余的每个对象，根据其与各簇中心的距离，将它赋给最近的簇;然后重新计算每个簇的平均值。 这个过程不断重复，直到准则函数收敛。通常，采用平方误差准则，其定义如下：
$$E=\sum _{i=1}^k\sum _{p\in C_i}{\Vert p-m_i\Vert }^2$$
　这里E是数据中所有对象的平方误差的总和，p是空间中的点，$m_i$是簇$C_i$的平均值[9]。该目标函数使生成的簇尽可能紧凑独立，使用的距离度量是欧几里得距离，当然也可以用其他距离度量。

算法流程：
​ 输入：包含n个对象的数据和簇的数目k；
​ 输出：n个对象到k个簇，使平方误差准则最小。
​ 步骤：
　　(1) 任意选择k个对象作为初始的簇中心；
　　(2) 根据簇中对象的平均值，将每个对象(重新)赋予最类似的簇；
　　(3) 更新簇的平均值，即计算每个簇中对象的平均值；
　　(4) 重复步骤(2)、(3)直到簇中心不再变化；

1.9 层次聚类算法

​ 根据层次分解的顺序是自底向上的还是自上向下的，层次聚类算法分为凝聚的层次聚类算法和分裂的层次聚类算法。
　凝聚型层次聚类的策略是先将每个对象作为一个簇，然后合并这些原子簇为越来越大的簇，直到所有对象都在一个簇中，或者某个终结条件被满足。绝大多数层次聚类属于凝聚型层次聚类，它们只是在簇间相似度的定义上有所不同。

算法流程：

注：以采用最小距离的凝聚层次聚类算法为例：

(1) 将每个对象看作一类，计算两两之间的最小距离；
　(2) 将距离最小的两个类合并成一个新类；
　(3) 重新计算新类与所有类之间的距离；
　(4) 重复(2)、(3)，直到所有类最后合并成一类。

1.10 SOM聚类算法

​ SOM神经网络[11]是由芬兰神经网络专家Kohonen教授提出的，该算法假设在输入对象中存在一些拓扑结构或顺序，可以实现从输入空间(n维)到输出平面(2维)的降维映射，其映射具有拓扑特征保持性质,与实际的大脑处理有很强的理论联系。

​ SOM网络包含输入层和输出层。输入层对应一个高维的输入向量，输出层由一系列组织在2维网格上的有序节点构成，输入节点与输出节点通过权重向量连接。 学习过程中，找到与之距离最短的输出层单元，即获胜单元，对其更新。同时，将邻近区域的权值更新，使输出节点保持输入向量的拓扑特征。

算法流程：

​ (1) 网络初始化，对输出层每个节点权重赋初值；
​ (2) 从输入样本中随机选取输入向量并且归一化，找到与输入向量距离最小的权重向量；
​ (3) 定义获胜单元，在获胜单元的邻近区域调整权重使其向输入向量靠拢；
​ (4) 提供新样本、进行训练；
​ (5) 收缩邻域半径、减小学习率、重复，直到小于允许值，输出聚类结果。

1.11 FCM聚类算法

​ 1965年美国加州大学柏克莱分校的扎德教授第一次提出了‘集合’的概念。经过十多年的发展，模糊集合理论渐渐被应用到各个实际应用方面。为克服非此即彼的分类缺点，出现了以模糊集合论为数学基础的聚类分析。用模糊数学的方法进行聚类分析，就是模糊聚类分析[12]。
​ FCM算法是一种以隶属度来确定每个数据点属于某个聚类程度的算法。该聚类算法是传统硬聚类算法的一种改进。
​ 设数据集$X=x_1,x_2,...,x_n$,它的模糊$c$划分可用模糊矩阵$U=[u_{ij}]$表示，矩阵$U$的元素$u_{ij}$表示第$j(j=1,2,...,n)$个数据点属于第$i(i=1,2,...,c)$类的隶属度，$u_{ij}$满足如下条件：
$$\begin{array}{c}\{\begin{array}{l}{\sum }_{i=1}^c{u}_{ij}=1\forall j\\ u_{ij}\in [0,1]\forall i,j\\ {\sum }_{j=1}^c{u}_{ij}>0\forall i\end{array}\end{array}$$
目前被广泛使用的聚类准则是取类内加权误差平方和的极小值。即：
$$(min)J_m(U,V)=\sum _{j=1}^n\sum _{i=1}^c{u}_{ij}^m{d}_{ij}^2(x_j,v_i)$$
其中$V$为聚类中心，$m$为加权指数，$d_{ij}(x_j,v_i)=||v_i-x_j||$。

算法流程：

(1) 标准化数据矩阵；
　(2) 建立模糊相似矩阵，初始化隶属矩阵；
　(3) 算法开始迭代，直到目标函数收敛到极小值；
　(4) 根据迭代结果，由最后的隶属矩阵确定数据所属的类，显示最后的聚类结果。

1.12 四种聚类算法试验

​ 选取专门用于测试分类、聚类算法的国际通用的UCI数据库中的IRIS数据集，IRIS数据集包含150个样本数据，分别取自三种不同 的莺尾属植物setosa、versicolor和virginica的花朵样本,每个数据含有4个属性，即萼片长度、萼片宽度、花瓣长度、花瓣宽度，单位为cm。 在数据集上执行不同的聚类算法，可以得到不同精度的聚类结果。基于前面描述的各算法原理及流程，可初步得如下聚类结果。

注：

(1) 聚错样本数：总的聚错的样本数，即各类中聚错的样本数的和；
(2) 运行时间：即聚类整个过程所耗费的时间，单位为s；
(3) 平均准确度：设原数据集有k个类,用$c_i$表示第i类，$n_i$为$c_i$中样本的个数，$m_i$为聚类正确的个数,则$m_i/n_i$为 第i类中的精度，则平均精度为：$avg=\frac{1}{k}{\sum }_{i=1}^k\frac{m_i}{n_i}$。