23、大规模无监督学习：K-means与LDA的深入解析

大规模无监督学习：K-means与LDA的深入解析

在数据科学领域，无监督学习是一种强大的工具，能够在没有标签的情况下发现数据中的模式和结构。本文将深入探讨K-means聚类算法中最佳K值的选择方法，以及如何对其进行扩展以处理大规模数据集。此外，还会介绍潜在狄利克雷分配（LDA）算法，它在文本挖掘领域具有广泛的应用。

1. 最佳K值的选择

在K-means算法中，选择合适的K值至关重要。有几种方法可以检测最佳K值，这些方法可以分为监督指标和无监督指标两类。

• 监督指标 ：需要真实标签（ground truth），通常与网格搜索分析结合使用，以确定最佳的K值。常见的监督指标包括同质性（homogeneity）、完整性（completeness）和V-measure。
  • 同质性 ：衡量预测的聚类中有多少只包含一个类别的点，基于熵的度量，取值范围在0（最差）到1（最好）之间。
  • 完整性 ：衡量一个类别的所有成员被分配到同一个聚类的程度，同样基于熵，取值范围在0到1之间。
  • V-measure ：同质性和完整性的调和平均值，类似于分类任务中的f1分数。

以下是使用Python代码计算这些指标的示例：

import pylab
from sklearn.metrics import homogeneity_