R语言中不同类型的聚类方法比较

vlambda
2020-06-21

R语言中不同类型的聚类方法比较

原文链接：http://tecdat.cn/?p=6454

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

# 读取数据
my_data <- USArrests %>% na.omit() %>% #删除缺失 scale() # 标准化
# 浏览部分数据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(U gradient = 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")

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计算并可视化k均值聚类

set.seed(123) # Visualize fviz_cluster(km.res, data = my_data, ellipse.type = "convex", palette = "jco", ggtheme = theme_minimal())
# 聚类 pam.res <- pam(my_data, 3)# 可视化fviz_cluster(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。

# 层次聚类res.hc <- USArrests %>% scale() %>% # 标准化数据 hclust(method = "ward.D2") # 计算层次聚类
# 可视化fviz_dend(res.hc, k = 4, # 分成4个组 color_labels_by_k = TRUE,  rect = TRUE  )

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] %>%  scale() %>% # 标准化数据 get_clust_tendency(n = 50, gradient = gradient.color)#### [1] 0.8##

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确定最佳簇数

set.seed(123)

 res.nbclust <- USArrests %>% scale() %>% (distance = "euclidean", min.nc = 2, max.nc = 10, method = "complete", index ="all") # Visualize fviz_nbclust(res.nbclust, ggtheme = theme_minimal())## 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 .

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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：

 # 聚类分成三个组res.hc <- iris[, -5] %>% scale() %>% ("hclust", k = 3, graph = FALSE)
# 可视化 (res.hc, palette = "jco", rect = TRUE, show_labels = FALSE)


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

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哪些样品有负轮廓？他们更接近什么集群？

# Silhouette系数sil <- res.hc$silinfo$widths[, 1:3]
#负轮廓系数neg_sil_index <- which(sil[, 'sil_width'] < 0)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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