聚类

什么是 AI 中的聚类？

聚类是一种无监督的机器学习技术，旨在将一组对象分组，使同组（或称为簇）内的对象彼此更为相似，而与其他组的对象相对不相似。与有监督学习不同，聚类不需要标注数据，因此特别适合于探索性数据分析。这一技术是无监督学习的基石，广泛应用于生物学、市场营销和计算机视觉等众多领域。

聚类通过识别数据点之间的相似性并据此分组来实现。常用的相似性度量包括欧氏距离、余弦相似度或其他适合数据类型的距离测度。

聚类的类型

1. 层次聚类
   该方法构建一个聚类树。可采用自底向上（凝聚式）将小簇逐步合并为大簇，或自顶向下（分裂式）将大簇逐步分割为小簇。对于自然呈树状结构的数据非常有用。

2. K-means 聚类
   一种广泛使用的聚类算法，通过最小化每个簇内的方差将数据分为 K 个簇。算法简单高效，但需要预先指定簇的数量。

3. 基于密度的空间聚类（DBSCAN）
   该方法将密集分布的数据点分组，并将离群点标记为噪声，适用于密度变化大、可识别任意形状簇的数据集。

4. 谱聚类
   通过利用相似性矩阵的特征值进行降维后再聚类，特别适用于非凸空间中的簇识别。

5. 高斯混合模型
   这是一种假设数据由多个未知参数的高斯分布混合生成的概率模型。支持软聚类，即每个数据点可以以一定概率属于多个簇。

聚类的应用

聚类在众多行业有着多种用途：

• 市场细分：识别不同消费者群体，以便更有效地制定营销策略。
• 社交网络分析：理解网络中的关联与社群结构。
• 医学影像：在诊断图像中分割不同组织，以便更好地分析。
• 文档分类：将内容相似的文档进行分组，实现高效的主题建模。
• 异常检测：识别可能表明欺诈或错误的异常模式。

高级应用及影响

• 基因测序与分类学：聚类可揭示基因间的相似与差异，有助于分类学的修订。
• 人格特质分析：如大五人格模型等，都是通过聚类技术构建的。
• 数据压缩与隐私：聚类可降维，提升存储与处理效率，同时通过泛化数据点保护隐私。

嵌入模型如何用于聚类？

嵌入模型将数据转化为高维向量空间，捕捉项目间的语义相似性。这些嵌入可表示单词、句子、图像或复杂对象，为各种机器学习任务提供简洁且有意义的表示。

嵌入在聚类中的作用

1. 语义表示：
   嵌入能够捕捉数据的语义意义，使聚类算法能够基于上下文而非表面特征对相似项目分组。这在自然语言处理（NLP）中尤为重要，例如需要将语义相近的单词或短语分组。

2. 距离度量：
   在嵌入空间中选择合适的距离度量（如欧氏距离、余弦相似度）对聚类结果影响显著。例如，余弦相似度关注向量间夹角，强调方向而非长度。

3. 降维：
   嵌入通过在保留数据结构的同时降维，简化聚类过程，提高计算效率和效果。

利用嵌入实现聚类

• TF-IDF 和 Word2Vec：这些文本嵌入技术将文本数据转为向量，随后可通过 K-means 等方法对文档或单词进行聚类。
• BERT 和 GloVe：这些高级嵌入方法能捕捉复杂的语义关系，与聚类算法结合后，可显著提升语义相关项目的聚类效果。

NLP 中的应用场景

• 主题建模：自动识别并分组大量文本中的主题。
• 情感分析：根据情感对客户评论或反馈进行聚类。
• 信息检索：通过聚类相似文档或查询，提升搜索引擎结果质量。