15、常见聚类算法介绍与实战

常见聚类算法介绍与实战

在数据挖掘和机器学习领域，聚类算法是一种强大的工具，用于发现数据中的潜在结构和模式。本文将详细介绍几种常见的聚类算法，包括潜在狄利克雷分配（LDA）、二分 K - 均值（Bisecting K - means）、高斯混合模型（GMM）和幂迭代聚类（PIC），并提供相应的代码示例。

1. 潜在狄利克雷分配（LDA）

LDA 是一种生成式统计模型，用于解释使用未观察到的组的观察集。在文本分析中，LDA 假设文档是由主题混合生成的，每个主题是固定词汇表上的分布。

1.1 LDA 模型

LDA 将文档聚类为潜在主题的随机混合，每个主题由词的分布表示。对于语料库中的每个文档，其生成过程如下：
- 选择主题分布。
- 对于文档中的每个词：
- 从文档的主题分布中选择一个主题。
- 从该主题的词分布中选择一个词。

这些分布由狄利克雷分布决定，其参数通常在推理开始前固定。推理过程旨在从文档回溯，找到可能生成语料库的一组主题。

1.2 LDA 的应用

• 主题建模 ：用于发现大型文本集合中的潜在主题结构，便于管理和导航大型数据集。
• 内容推荐 ：根据文章或产品的主题，为用户推荐符合其偏好的新内容。
• 信息检索 ：通过基于主题分布对文档进行索引，提高搜索引擎返回与主题相关文档的能力。

1.3 LDA 的优缺点