K-means Algorithm

在监督学习中，有标签信息协助机器学习同类样本之间存在的共性，在预测时只需判定给定样本与哪个类别的训练样本最相似即可。在非监督学习中，不再有标签信息的指导，遇到一维或二维数据的划分问题，人用肉眼就很容易完成，可机器就傻眼了，图(1)描述得很形象。

但处理高维度的数据，人脑也无能为力了，最终还是得设计算法让机器来完成。如何将所有样本分成若干个类簇(cluster)，并且每个类簇中的样本具有更高的相似度，这就是聚类分析算法的终极目标。这里以最经典的K-means算法为切入点进行说明。 K-means算法的目标是将\(m\)个样本组成的集合\(X=\{x^{(1)},x^{(2)},\cdots,x^{(m)}|x^{(i)}\in\mathbb{R}^n\}\)划分成\(k\)个类簇(\(k\leq m\))，其准则函数形式如下： \begin{equation} J(c,\mu)=\sum_{i=1}^m\|x^{(i)}-\mu_c^{(i)}\|^2 \end{equation} 其中\(c\)为样本的类簇分配情况，\(\mu\)为类簇中心点，\(\mu_c^{(i)}\)为样本\(x^{(i)}\)对应的类簇中心。准则函数计算的是所有样本点与其对应的类簇中心的距离平方和。使准则函数最小的类簇划分极为最优的聚类。K-means算法描述请下图。

 

算法的内层循环完成两个工作：一是将每个样本划分到与其最近的类簇中心；二是将属于同一个类簇的样本均值作为新的类簇中心。算法的终止条件可以有三种：1)准则函数值的变化小于一个阈值；2)类簇中心在一定范围内不再变化；3)达到指定的迭代次数\(T\)。K-means的执行步骤如图(2)所示：(a)随机初始化的样本点；(b)随机设置类簇中心；(c)给样本点分配与之最近的类簇中心；(d)类簇中心更新为类簇中所有样本的均值；重复(c)和(d)直到收敛。

 

这里的准则函数不是凸函数，找到全局最优解是不可能的，但是能保证它收敛到局部最优解，分析如下：

1. 更新样本\(x^{(i)}\)所属的类簇时，总是选择与其最近的类簇中心，所以\(\|x^{(i)}-\mu_c^{(i)}\|^2\)在每次迭代过程都是非递增的，那么能保证准则函数\(J\)也是非递增的；
2. 类簇中心被更新为类簇中所有样本的均值也能保证\(J\)非递增。准则函数对类簇中心求偏导，并令偏导为0即可求得类簇中心的更新规则 \begin{equation} \begin{array}{rl} \frac{\partial J}{\partial \mu_j}&=\frac{\partial}{\partial\mu_j}\sum_{i=1}^m 1\{c^{(i)}=j\}\|x^{(i)}-\mu_c^{(i)}\|^2\\ &=2\sum_{i=1}^m 1\{c^{(i)}=j\}\left(\mu_c^{(i)}-x^{(i)}\right)=0\\ &\Rightarrow \mu_j=\frac{\sum_{i=1}^m1\{c^{(i)}=j\}x^{(i)}}{\sum_{i=1}^m1\{c^{(i)}=j\}} \end{array} \end{equation}

图(3)左侧是在随机生成的四组服从高斯分布的数据上跑完K-means后的聚类结果；右侧则为每次迭代过程中准则函数值的变化曲线图，经过16次迭代后算法就收敛了，这也从实验角度验证了算法的收敛性。因为给定的不同类簇的数据间分得比较开，最后的聚类分析结果堪称完美。由于这次随机初始化的类簇中心情况很糟糕，算法经过16次迭代后才收敛，一般在8次以内就稳定了。  

如果样本有多个属性，而且属性不在同一个定义域内，则有必要对样本数据进行预处理，防止某些值很大的属性在计算距离时占主导优势。最常用的就是标准化处理，使得每个属性均值为0，方差为1。 K-means算法对类簇中心的初始化非常敏感，如图(4)所示，我在图中示意性标出了6个可能的初始点，算法会收敛到对应的6个局部最优解，然而只有第2个才是全局最优解。为了避免陷入很差的局部最优解(如第1个局部最优解)，常用的策略就是多跑几次K-means，每次都将类簇中心随机初始化，最后选取使准则函数最小的聚类情况。  

聚类的最终目的是使同一个类簇中的数据尽可能相似，而不同类簇间的样本彼此离得越远越好。如果我们在初始化类簇中心的时候就遵循这条原则，则可以大大减少收敛所需的迭代次数。下面给出了类簇中心初始化的算法(2)描述，该算法的时间复杂度为\(O(m^2+km)\)。我们可以想象到，该初始化算法实际上是从样本分布的最边缘开始选取类簇中心的，以避免类簇中心被初始化到数据较为密集的地方，大大降低算法收敛需要的迭代次数。有收获必然也要付出代价，这是永恒的真理，这么做是否值还得视情况而定。  

在标准的K-means算法中，每个样本点都要和更新后的类簇中心计算距离欧氏距离，如果样本维度较高的话，算法的时间复杂度会非常高。有些大牛们提出用三角不等式或树形结构等对K-means进行加速的算法，以减少不必要的距离计算。建议参考2003年Elkan发表在ICML上的论文《Using the triangle inequality to accelerate k-means》，以及《A generalized optimization of the k-d tree for fast nearest neighbour search》。开源项目VLFeat中就使用了k-d树加速K-means。 在批量版本K-means算法中，我们用所有数据一次性更新类簇中心。但遇到需要在线处理的应用时，处理时间是关键，另外一个挑战就是数据的动态输入，因此有必要为K-means设计一个在线算法。在时间允许的范围内，我们可以一次值处理一条数据，也可以等收集到几条数据后一起处理。在前面证明K-means算法的收敛性过程中，我们求出了准则函数对类簇中心\(\mu_j\)的偏导，我们很容易将其改造成利用随机梯度下降的online版本算法(3)，其中学习率参数\(\alpha\)应该随处理数据的增多而逐渐减小。  

K-means算法的一大特点是每个样本只能被硬性分配(hard assignment)到一个类簇中，这种方法不一定是最合理的。但聚类本身就是一个具有不确定性的问题，如图(5)所示，实际情况中的类簇很可能存在重叠的情况，那么重叠的部分的归属就颇具争议了；给定一个新样本，正好它与所有类簇中心的聚类是相等的，我们又该怎么办？如果我们采用概率的方法，像高斯混合模型(Gauss Mixture Model,GMM)那样给出样本属于每个类簇的概率值，能从一定程度上反映聚类的不确定性就更合理了。  

下面介绍K-means算法的两个简单应用：图像分割和数据压缩。图像分割的目标是将图像划分成若个区域，每个区域内有相似的视觉效果。K-means用于图像分割，实际上就是将图像中的所有像素点当成样本点，将相似的像素点尽可能划分到同一个类簇中，最后就形成了\(k\)个区域，在展示分割情况时以类簇中心代替该类簇中的所有样本。如图(6)所示，我选择了经典的Lena图像和一只小鸟图像进行分割，每次聚类的中心数目\(k\)从左到右依次为\(3,6,12\)，最右侧围原图。Lena图像的颜色种类较少，所有$k=3$时的效果也还行；但是小鸟图像颜色复杂很多，直到\(k=12\)时图像的分割效果才略微令人满意。图像分割其实是个相当有难度的问题，K-means算法在这个领域还是太弱了...

数据压缩分为无损压缩和有损压缩两大类，无损压缩要求数据还原后要和元素数据一模一样，而有损压缩可以容忍重构数据与元素数据存在一定程度的偏差。K-means算法用于数据压缩只能是有损压缩了，\(k\)越小数据失真越厉害。主要思想是在\(N\)个样本集合中用于K-means算法得到\(k\)个类簇中心和\(N\)个类簇的分配情况，最终我们只需存储类簇中心和每个样本的类簇分配情况即可。假设每个样本的存储空间为\(a\)字节，则\(k\)各类簇中心需要的存储空间为\(ka\)字节，类簇分配情况耗费存储空间为\(N\lceil\log_2 k\rceil\)字节，压缩比为\(Na/\left(ka+N\lceil\log_2 k\rceil\right)\)。

   

整个K-means实验的Matlab代码在这里下载！