李江鵬

（廣西金融職業(yè)技術(shù)學(xué)院 廣西南寧 530007）

數(shù)據(jù)挖掘K-Means算法在實(shí)踐應(yīng)用中的分析

李江鵬

（廣西金融職業(yè)技術(shù)學(xué)院 廣西南寧 530007）

在數(shù)據(jù)挖掘中，聚類分析K-Means算法幾乎是目前最主流的算法和應(yīng)用了，因為其技術(shù)的成熟和算法的可靠，并且所建模型的見解、高校、易理解和易實(shí)施，所以被廣泛應(yīng)用于商業(yè)實(shí)踐中，在數(shù)據(jù)化運(yùn)營實(shí)踐中，我們發(fā)現(xiàn)K-Means算法有其需要重點(diǎn)注意事項，通過優(yōu)化這些注意事項，可以使K-Means算法更高效、應(yīng)用得更好。

K-Means算法；聚類分析；數(shù)據(jù)挖掘

1 K-Means算法

K-Means聚類算法是使用最普遍的一種聚類算法。名稱中的K食指算法所有尋找的群集數(shù)。K的取值需要算法的使用者事先設(shè)定。為便于解釋，本文用二維變量下的二維圖形來展示該技術(shù)。值得注意的是，一般情況下輸入變量大都多于二維。但是，把輸入變量限定為二維可以使用二維空間的離散點(diǎn)來簡單形象地說明聚類過程，該過程對于高維變量的數(shù)據(jù)而言也相同。

每一條記錄都被看成是一個離散點(diǎn)，這也意味著所有的輸入變量都必須是數(shù)值型的。數(shù)據(jù)在散點(diǎn)圖上的分布就像云一樣。聚類算法的目標(biāo)是找到K個點(diǎn)作為群集的中心。群集的中心定義了群集：將每條記錄分配到與它最近的群集中心所在的群集中。

很明顯，好的群集中心應(yīng)該在數(shù)據(jù)云中最密集的區(qū)域。可以將群集中心的最佳分配方式定義為：使所有的數(shù)據(jù)點(diǎn)到其最近群集中心的聚類或者距離平方和最小。找到這些最優(yōu)解比較困難，K-Means算法也沒打算這樣做。相反，其開始時隨機(jī)選定一些點(diǎn)作為群集中心點(diǎn)，然后采用一系列步驟加以改進(jìn)。所以在改進(jìn)的過程中就有一些需要注意的事項。

2 K-Means算法在實(shí)踐應(yīng)用中需要重點(diǎn)注意的事項

2.1 如何處理數(shù)據(jù)噪聲和異常值

K-Means算法對噪聲和異常值是非常敏感的，這些個別數(shù)據(jù)對于平均值的影響非常大，相對而言，K-中心點(diǎn)的方法不像K-Means算法，它不是求樣本的平均值，而是用類中最接近于中心點(diǎn)的對象來代表類，因此K-中心點(diǎn)的方法對于噪聲和異常值沒有K-Means算法那么敏感。鑒于K-Means算法的這一局限性，我們應(yīng)用該算法時需要特別注意這些數(shù)據(jù)噪聲和異常值，常用處理方法如下：

（1）直接刪除那些比其他任何數(shù)據(jù)點(diǎn)都要遠(yuǎn)離聚類中心點(diǎn)的異常值。為了防止誤刪的情況發(fā)生，數(shù)據(jù)挖掘中需要在多次的聚類循環(huán)中監(jiān)控這些異常值，然后依據(jù)業(yè)務(wù)邏輯與多次的循環(huán)結(jié)果進(jìn)行對比，再決定是否刪除這些異常值。

（2）隨機(jī)抽樣的方法也可以較好地規(guī)避數(shù)據(jù)噪聲的影響。因為是隨機(jī)抽樣，作為稀有事件的數(shù)據(jù)噪聲和異常值能被隨機(jī)抽進(jìn)樣本中的概率會很小，這樣隨機(jī)抽出的樣本就比較干凈。針對該隨機(jī)樣本進(jìn)行聚類分析時不僅可以避免數(shù)據(jù)噪聲的誤導(dǎo)和干擾，而且其聚類后的結(jié)果作為聚類模型可以應(yīng)用到生育的數(shù)據(jù)集中，完成對整個數(shù)據(jù)集的聚類劃分。利用這種隨機(jī)抽樣方式得到的聚類模型，在應(yīng)用于整個數(shù)據(jù)集時至少有以下兩種方式：

①直接用該聚類模型對剩余的數(shù)據(jù)集進(jìn)行判斷，也就是把剩余的數(shù)據(jù)分配給那些離他們最近的聚類中心，這種方法最簡單、最直觀、最快捷。

②利用監(jiān)督學(xué)習(xí)中的分類器的原理，每個聚類被認(rèn)為是一個類別，已經(jīng)參與聚類的這些隨機(jī)抽樣數(shù)據(jù)則被看作是學(xué)習(xí)的樣本，由此產(chǎn)生的分類器可以用于判斷剩余的那些數(shù)據(jù)點(diǎn)最適合放進(jìn)那個類別或者那個聚類群體中。這種方式較第一種方式來說比較費(fèi)時，尤其是當(dāng)聚類出來的群體較多的時候，利用分類器的原理去分別判斷時會更加耗時。

2.2 數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化

在數(shù)據(jù)化運(yùn)營的商業(yè)實(shí)踐中，參與聚類的變量絕大多數(shù)都是區(qū)間型變量，不同區(qū)間型變量之間區(qū)間型變量之間的單位數(shù)量不同，如果不加處理直接進(jìn)行聚類，很容易造成聚類結(jié)果的失真。比如，長度單位有的是公里，有的是毫米；質(zhì)量單位有的是噸，有的是克；一般而言，變量的單位越小，變量可能的值域就越大，對聚類結(jié)果的影響也就越大。為了避免對度量單位選擇的依賴，在聚類之前所才去的一個重要的技術(shù)措施就是進(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化。

數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化有多種不同的方式，其中，以標(biāo)準(zhǔn)差標(biāo)準(zhǔn)化最常用。標(biāo)準(zhǔn)差標(biāo)準(zhǔn)化，又叫Z-Score標(biāo)準(zhǔn)化，經(jīng)過這種方法處理后的數(shù)據(jù)符合標(biāo)準(zhǔn)正太分布，即均值為0，標(biāo)準(zhǔn)差為1，其轉(zhuǎn)化公式如下：

式中：μ-所有樣本數(shù)據(jù)的均值；σ-所有樣本數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)差。

2.3 聚類變量的少而精

在聚類分析中，參與聚類的指標(biāo)變量不能太多，如果太多，一方面會顯著增加運(yùn)算的時間，更重要的是變量之間或多或少的相關(guān)性會嚴(yán)重?fù)p害聚類的效果，并且太多的變量參與期中后會使隨后的聚類群體的業(yè)務(wù)解釋變得很復(fù)雜。鑒于此，聚類之前，如何精心挑選特定的少數(shù)變量參與聚類是聚類分析技術(shù)應(yīng)用的有一個關(guān)鍵點(diǎn)。

那么要如何落實(shí)聚類變量少而精的原則呢？本文提出以下幾點(diǎn)：

（1）緊緊圍繞具體分析目的和業(yè)務(wù)需求挑選聚類變量。在分析展開之前，密切保持與業(yè)務(wù)需求方的溝通，借鑒業(yè)務(wù)方的業(yè)務(wù)經(jīng)驗和業(yè)務(wù)直覺，直接排除大量無關(guān)的指標(biāo)變量，鎖定與項目需求關(guān)系最密切的核心變量。任何數(shù)據(jù)挖掘項目都是有明確挖掘任務(wù)定義的，聚類分析也如此，在聚類之前應(yīng)該明確的聚類應(yīng)用目的。然后根據(jù)這個目的挑選一些相應(yīng)的字段。比如：如果在10000個用戶樣本中，想從產(chǎn)品使用習(xí)慣不同的角度來細(xì)分群體，以此調(diào)整我們的客戶服務(wù)，可以優(yōu)先考慮把產(chǎn)品使用頻率，產(chǎn)品檔次、主要損耗件的類別等作為其中的聚類字段；而如果要從不同的購買習(xí)慣的角度來劃分群體，以供營銷策劃參考，則會把付費(fèi)的方式、產(chǎn)品檔次、是否響應(yīng)促銷等作為優(yōu)先考慮的聚類字段。這主要是想說明，對于任何具體的聚類項目，都應(yīng)該事先在腦海里有一些相應(yīng)的基本核心字段可以與該項目相匹配，而不能不管是什么項目、什么任務(wù)、什么目的，把所有變量統(tǒng)統(tǒng)放進(jìn)去，這樣做是沒有任何意義的。

（2）通過相關(guān)性監(jiān)測，可防止相關(guān)性高的變量同時進(jìn)入聚類計算。比如：互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的分析中，登陸次數(shù)、在線時長、PV瀏覽量等這些變量相互之間都是有明顯關(guān)系的，只取其中一個變量就足夠了。

（3）數(shù)據(jù)分析也好，數(shù)據(jù)挖掘也好，其本身是充滿想象藝術(shù)的，所謂一半是科學(xué)、一半是藝術(shù)，這是聚類分析在實(shí)踐中應(yīng)用的特點(diǎn)。數(shù)據(jù)分析在很多時候是需要一些衍生變量來畫龍點(diǎn)睛的。我們常常容易從現(xiàn)有的數(shù)據(jù)庫中提取縣城的字段，而經(jīng)常忘記一些衍生的新字段，比如比率。很多時候，我們的分析中有太多直接提取的絕對值字段，而常會忘記增添一些有價值的相對值字段，什么時候要考慮哪些有價值的比率字段，這需要業(yè)務(wù)知識和挖掘經(jīng)驗來支持的。

（4）主要成分分析，作為一種常用的降維方法，可以在聚類之前進(jìn)行數(shù)據(jù)清理，幫助有效精簡變量的數(shù)量，確保參與聚類運(yùn)算變量的少而精。然而任何事物都是具有兩面性的，主成分分析在幫助聚類算法精簡輸入變量數(shù)目的同時，也會造成聚類結(jié)論的可解釋性、可理解性上相對于原始變量而言更加復(fù)雜，在直觀上不容易理解。

3 總結(jié)與展望

以上的內(nèi)容總結(jié)的聚類分析都是在典型業(yè)務(wù)場景中的應(yīng)用。除此之外，聚類分析還有更多的擴(kuò)展應(yīng)用，這些擴(kuò)展應(yīng)用有的能顯著提升單純聚類分析所無法實(shí)現(xiàn)的商業(yè)應(yīng)用價值，有的可以作為輔助工具提升其他建模工具的應(yīng)用效果，而效果很顯著，還有的突破了常規(guī)聚類應(yīng)用的場景，參與到個性化推薦的應(yīng)用中了。聚類分析技術(shù)的這些擴(kuò)展應(yīng)用，生動體現(xiàn)了數(shù)據(jù)挖掘分析技術(shù)在業(yè)務(wù)實(shí)踐中的生命力，也對人們提出了自我專業(yè)提升的方向和思路，即與時俱進(jìn)、緊貼業(yè)務(wù)需求、以不變的聚類原理，從容應(yīng)對萬變的業(yè)務(wù)員場景和業(yè)務(wù)需求。

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2015-12-25