算法可以說是AI技術(shù)的核心，想入門AI的同學，了解一些算法知識是很有必要的。這篇文章里，作者就介紹并梳理分析了AI無監(jiān)督學習中的聚類算法，一起來看看其工作原理和應用場景吧。

各位看官：

歡迎一起探索AI的世界。就在開年的2月21日，國務院國資委召開中央企業(yè)人工智能專題推進會扎實推動AI賦能產(chǎn)業(yè)煥新，這一消息在國務院國有資產(chǎn)監(jiān)督管理委員會官網(wǎng)上公布，國家隊的重視也是全民擁抱AI的大好時機。

OpenAI和Sora掀起了一股全民科技熱潮，又加之當前經(jīng)濟需要新的科技和新的需求來推動市場發(fā)展，原因很多，錯綜復雜。但無論是因為什么，擁抱AI都會成為當今互聯(lián)網(wǎng)從業(yè)人員的不二選擇。

現(xiàn)如今，大家都多多少少知道一些AI，特別是一些AI應用的名稱，但論及AI的技術(shù)原理，并非人人皆知。當然，大部分人也不需要知道背后的原理，就像我們?nèi)ゲ蛷d吃飯時，會盡情品嘗菜肴的美味但不一定需要知道每樣食材的品種和產(chǎn)地。

那么，哪一類人群需要在擁抱AI的浪潮中還需習得AI的技術(shù)原理呢？

是原互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)要轉(zhuǎn)型AI行業(yè)的一批人，或者剛畢業(yè)要進入AI行業(yè)的新手小白，這些人是市場上新誕生的一群AI從業(yè)人員，也正是這些人，將有更大的機會在AI行業(yè)創(chuàng)造出新的社會價值。

互聯(lián)網(wǎng)科技人員是市場上最早一批接觸AI的人，在OpenAI還未火遍全球之前，就已經(jīng)有一批人在一些細分領(lǐng)域做著AI相關(guān)的工作，只不過那時候的AI市場還沒那么大。

而且那時候，互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域無論是C端還是B端都存在著大量的市場機會，大量的市場需求未被滿足，就算不涉及AI，無論是個人還是公司，都有著巨大的增長空間。

但是現(xiàn)在，一切都在改變，擁抱變化將是我們面對市場不確定性的主要節(jié)奏，原互聯(lián)網(wǎng)從業(yè)人員，上至大廠下至小初創(chuàng)公司，都不能固守著原先互聯(lián)網(wǎng)模式的一畝三分地，止步不前只會將自己圈禁待死。

所以說，無論是想轉(zhuǎn)型AI，還是新手入門AI，都必須具備AI領(lǐng)域一定程度的專業(yè)能力。為了了解AI，我們可以去學習如何操作市面上的AI工具，把現(xiàn)今流行的文生文，文生圖，文生視頻都玩一個遍。

但重點是，我們在體驗之余，也要靜下心來想想，如果想在AI這條路上走出自己的核心競爭力，僅僅會操作AI工具是否足以支撐自己走得穩(wěn)，走得遠？

若想成為AI行業(yè)中有獨特競爭力的一員，首要就是打好AI基本功。形成這個觀點，不僅是基于我在互聯(lián)網(wǎng)多年的從業(yè)經(jīng)驗，也是基于國內(nèi)外大量公司和個人的成功案例。

也許功能或產(chǎn)品會被借鑒，人才會被挖走，但有些競爭力形成的護城河，就算公開于眾，也是奪不走的，這就是真正的實力，背后也是因為有著扎實的基本功做支撐。

入門AI，無論從哪個角度切入，都要先克服畏難情緒，日拱一卒，一步一腳印地磨練AI基本功。我們從AI的專業(yè)知識開始，逐步構(gòu)建自身的核心競爭力。

本章要說的主要內(nèi)容就是AI無監(jiān)督學習中的算法。算法是AI技術(shù)的核心。了解算法對于提高AI應用的性能和效率至關(guān)重要。

類似ChatGPT，背后的算法能夠從數(shù)據(jù)中學習并生成新的內(nèi)容，我們需要了解這些AI算法的工作原理和應用方式，以便更好地將它們?nèi)谌胱约旱漠a(chǎn)品和業(yè)務中。

全文8000字左右，預計閱讀時間15分鐘，若是碎片時間不夠，建議先收藏后看，便于找回。

照例，開篇提供本篇文章的目錄大綱，方便大家在閱讀前總攬全局，對內(nèi)容框架有預先了解。

一、無監(jiān)督學習算法

1. 算法是什么，能吃嗎？

哈哈，開個小玩笑，算法當然不能吃了。算法是一系列定義明確的操作步驟，用于解決特定問題或完成特定任務。

我們常見的算法通常指的是計算機科學中的一個概念，它涉及到數(shù)據(jù)的處理、轉(zhuǎn)換和計算，用于實現(xiàn)某個目標或解決某個問題。

也可以簡單理解成，算法是通過數(shù)據(jù)來解決問題的一種工具。往小了說，像四則運算、定理公式都可以稱之為算法。嗯，1+1=2，也是一種算法。所以，算法并沒有我們以為的那么高深莫測。

在AI和機器學習領(lǐng)域，算法被設計用于從數(shù)據(jù)中學習、發(fā)現(xiàn)模式、做出預測或執(zhí)行決策，而無需顯式的編程。

算法可以是簡單的，比如排序一組數(shù)字，也可以是復雜的，比如識別圖像中的對象或理解自然語言文本。在AI領(lǐng)域，算法被用來處理人力所不及的領(lǐng)域，像“1+1=2”這類的問題，就犯不著用上算法啦。

算法概念很廣，我們主要圍繞機器學習中的算法展開討論。在機器學習中，算法通常分為以下幾類：

【監(jiān)督學習算法】

監(jiān)督學習算法通過使用已標記的訓練數(shù)據(jù)（輸入和相應的輸出）來學習模型。通過建立一個從輸入到輸出的映射，讓模型能夠?qū)π碌奈礃擞洈?shù)據(jù)進行預測。

常見的監(jiān)督學習算法包括線性回歸、決策樹、支持向量機等。

【無監(jiān)督學習算法】

無監(jiān)督學習算法則需要在沒有明確標簽的情況下從數(shù)據(jù)中學習結(jié)構(gòu)和模式。這類算法主要用于聚類、降維和關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘等任務。

比如，K均值聚類、主成分分析（PCA）和關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘都是常見的無監(jiān)督學習算法。

如果對無監(jiān)督學習的基本概念還不太清楚的，推薦我上一篇寫的《現(xiàn)在入門“AI無監(jiān)督學習”還來得及（9000字干貨）》，和本篇有相關(guān)聯(lián)之處，一起看看有助于加深理解。

【半監(jiān)督學習算法】

半監(jiān)督學習算法通常會結(jié)合監(jiān)督學習算法和無監(jiān)督學習算法的優(yōu)勢，利用同時包含有標簽和無標簽數(shù)據(jù)的訓練集進行模型訓練。

這樣的組合允許算法在一部分數(shù)據(jù)上學習有監(jiān)督的模式，又從未標記的數(shù)據(jù)中學習無監(jiān)督的結(jié)構(gòu)。常見的半監(jiān)督學習算法包括半監(jiān)督支持向量機（SVM）、自訓練（Self-training）和混合模型（Mixture Models）等。

【強化學習算法】

強化學習是一種通過與環(huán)境的交互來學習行為的方法，強化學習算法的核心思想是通過試錯來學習。

在這種學習方式下，智能體嘗試通過不同的行為來觀察環(huán)境的反饋，選擇在不同狀態(tài)下采取動作，而后進行學習并優(yōu)化，目的就是實現(xiàn)最大化預期的總獎勵。

一些經(jīng)典的強化學習算法包括Q-learning、Deep Q Network（DQN）、Policy Gradient等。

在本篇，我會重點說說無監(jiān)督學習的算法。在監(jiān)督學習的算法中，關(guān)于線性回歸部分，之前在《（萬字干貨）如何訓練優(yōu)化“AI神經(jīng)網(wǎng)絡”模型？》中有提到，而半監(jiān)督學習和強化學習的相關(guān)內(nèi)容，我會在以后的文章中，再和大家娓娓道來。

2. 我們?yōu)槭裁葱枰惴?，價值幾何？

無監(jiān)督學習是機器學習的一種方法，算法就是實現(xiàn)無監(jiān)督學習的工具，更是無監(jiān)督學習的核心。無監(jiān)督學習的目標是發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的內(nèi)在關(guān)系，而算法的設計和選擇直接決定了這一目標能否實現(xiàn)以及實現(xiàn)的效率和效果。

在無監(jiān)督學習中，算法的價值不言而喻，主要凸顯在以下幾處。

【數(shù)據(jù)探索與模式發(fā)現(xiàn)】

我們之前多次提到，無監(jiān)督學習可以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的潛在結(jié)構(gòu)和模式，幫助理解數(shù)據(jù)的內(nèi)在特性。

但我們從未細細推敲過，無監(jiān)督學習是如何發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的結(jié)構(gòu)和模式的。而算法，就是開啟這個盲盒的鑰匙。數(shù)據(jù)探索與模式發(fā)現(xiàn)的全部奧秘，都在算法之中。

【數(shù)據(jù)預處理】

從我之前寫的幾篇關(guān)于數(shù)據(jù)集的文章中可知，我們在AI訓練之前，需要對數(shù)據(jù)進行預處理，這是一個非常關(guān)鍵的步驟。

那么，問題又來了，我們該如何高效完成數(shù)據(jù)預處理的任務呢？答案是：善用算法。

比如，在實際情況中，我們拿到的初始數(shù)據(jù)往往包含缺失值、異常值或噪聲。而聚類或密度估計這類算法，可以幫助識別和處理這些不完整的或異常的數(shù)據(jù)點，從而提高數(shù)據(jù)質(zhì)量。

【特征提取】

在特征提取方面，算法可以幫助識別數(shù)據(jù)中的重要特征，為后續(xù)的監(jiān)督學習任務或其他分析提供更有用的數(shù)據(jù)表示。就像考試前，已經(jīng)有一位學神幫你勾出了重要知識點，助你逢考必過。

再有，像是降維算法，也是無監(jiān)督學習中常用的特征提取算法，它通過降低數(shù)據(jù)的維度，保留主要信息的同時減少冗余。這有助于簡化數(shù)據(jù)表示，提高計算效率，并減少過擬合的風險。

【降低標注成本】

通俗點說，算法還有一大價值，就是省錢省時省人力。在傳統(tǒng)的監(jiān)督學習中，模型的訓練通常需要大量帶有標簽的數(shù)據(jù)，而這一標注過程既費時又費力。

無監(jiān)督學習之所以能夠在大多數(shù)情況下利用未標注的大規(guī)模數(shù)據(jù)進行訓練，是因為算法在背后起著關(guān)鍵作用。

特別是當我們要涉足一個新領(lǐng)域時，獲取足夠數(shù)量的標注數(shù)據(jù)可能是一項昂貴且耗時的工程。這該如何解決？答案還是：善用算法。

我們通常會讓算法先在一個相關(guān)領(lǐng)域進行無監(jiān)督學習，這樣AI模型就可以學到通用的特征和表示，就可以減少對于新領(lǐng)域標注數(shù)據(jù)的需求，也就有效地降低了在新任務上進行標注所需的成本，加速了模型的部署和應用。

縱觀算法價值，我總結(jié)了4個方面，分別是“數(shù)據(jù)探索與模式發(fā)現(xiàn)”、“數(shù)據(jù)預處理”、“特征提取”和“降低標注成本”。也許還有不完善之處，但力求可以幫助各位看官理解算法的重要性，即便只獲一二，都值得歡喜。

二、聚類算法

1. 聚類算法的基本概念

在無監(jiān)督學習中，聚類算法是一類將數(shù)據(jù)集分成若干個群組的算法。這些群組稱為“簇”。每個簇內(nèi)的數(shù)據(jù)點彼此之間相似度較高，而不同簇的數(shù)據(jù)點相似度較低。

聚類算法要做的就是，在沒有任何預先標注的情況下，將相似的數(shù)據(jù)點歸為一簇，將不相似的數(shù)據(jù)點劃分到不同的簇中。

基于聚類算法，我們可以更容易地理解數(shù)據(jù)的分布、發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的異常值，解決數(shù)據(jù)壓縮、圖像分割、市場細分等各類問題。

常見的聚類算法包括：K均值聚類（K-Means Clustering）、層次聚類（Hierarchical Clustering）、DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）、高斯混合模型（Gaussian Mixture Model，GMM）等。

其中，K均值聚類算法（通常稱為K-means算法）的早期版本由Stuart Lloyd在1957年提出。他的研究是為了優(yōu)化通信系統(tǒng)中的信號傳輸。

后來，該算法被MacQueen在1967年重新發(fā)現(xiàn)，他將其用于數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域。MacQueen在他的論文中正式描述了K-means算法，并首次使用了“K-means”這個名稱。

層次聚類的概念最早由J.L. Ward于1963年提出，該方法特別關(guān)注于最小化整個數(shù)據(jù)集的總方差，通過這種方式來形成層次聚類的結(jié)構(gòu)。

而DBSCAN，首次出現(xiàn)在1996年的論文中，由Martin Ester等人共同提出的。它能夠在有噪聲的數(shù)據(jù)集中發(fā)現(xiàn)任意形狀的簇，并且能夠識別并處理噪聲點。

至于高斯混合模型，有著更早的演進過程，其概念可以追溯到19世紀，但具體由誰提出就不得而知了。

本篇，我們就重點來說說聚類算法中的K均值聚類和層次聚類。

2. K均值聚類（K-Means Clustering）

K均值聚類（K-Means Clustering）是一種經(jīng)典的聚類算法，其基本原理是將數(shù)據(jù)點分為K個簇，每個簇由簇中心（通常是簇內(nèi)所有點的均值）表示。

所以，K-Means算法涉及到簇中心的計算，對于第i個簇，其簇中心（質(zhì)心）的計算公式為：

K均值聚類的目標是最小化簇內(nèi)平方誤差，即找到K個簇，使每個數(shù)據(jù)點與其所屬簇中心的距離之和最小。目標函數(shù)的數(shù)學公式是：

從公式可見，E值越小則簇內(nèi)數(shù)據(jù)（樣本）相似度越高。K-Means算法通過迭代更新簇中心，不斷優(yōu)化這個目標函數(shù)，來達到更好的聚類效果。

現(xiàn)在，我們已知數(shù)學公式，可以進一步了解K-Means算法是如何實現(xiàn)迭代優(yōu)化的？

1. K-Means算法是在不斷迭代中找到最優(yōu)解的，大致步驟如下：
2. 初始化：隨機選擇K個數(shù)據(jù)點作為初始簇中心。
3. 分配數(shù)據(jù)點：對于數(shù)據(jù)集中的每個數(shù)據(jù)點，計算其與各個簇中心的距離，并將其分配到距離最近的簇中心所在的簇。
4. 更新簇中心：計算每個簇內(nèi)所有數(shù)據(jù)點的均值（或其它形式的中心），將其作為新的簇中心。這個均值可以是算術(shù)平均值、幾何平均值、中位數(shù)等。
5. 重新計算誤差：重新計算每個簇內(nèi)數(shù)據(jù)點到簇中心的距離，并計算總的平方誤差。
6. 迭代：重復步驟(2)—(4)，直到滿足停止條件。停止條件可以是簇中心的變化小于某個閾值，或是達到預設的最大迭代次數(shù)，又或是誤差函數(shù)的減少小于某個值。

從K-Means算法的步驟中，我們能發(fā)現(xiàn)該算法對初始簇中心的選擇敏感，不同的初始中心可能導致完全不同的聚類結(jié)果。

3. K均值聚類算法能解決什么問題？

我們不能讓算法只停留在理論層面，我們還需要讓K-Means算法可以解決一些實際問題。

在實際場景中，K-Means算法可以解決聚類問題，通俗點說，可以幫我們完成大量數(shù)據(jù)的分類任務。比如：市場細分、圖像分割、文檔分組、異常檢測或者數(shù)據(jù)壓縮等。

【K-Means算法-客戶分群】

假設公司的CRM系統(tǒng)中有大量的客戶交易信息，比如購買時間、購買金額、購買頻率、購買商品類型等。我們的目標是根據(jù)這些數(shù)據(jù)將客戶分為不同的群體，以便更好地定制營銷策略。

這時候采用K-Means算法就可以高效解決這個問題。

最開始，我們需要從CRM系統(tǒng)中提取相關(guān)的客戶交易信息，做好數(shù)據(jù)準備。原始數(shù)據(jù)的數(shù)量和質(zhì)量是影響最終目標成敗的關(guān)鍵。

然后，我們需要對提取到的數(shù)據(jù)進行預處理。對數(shù)據(jù)進行清洗，處理缺失值、異常值，并可能進行歸一化或標準化處理，以便于算法能夠更好地處理這些數(shù)據(jù)。

K-Means算法需要預先指定簇的數(shù)量K，我們需要選擇合適的K值?？梢試L試不同的K值，并使用如肘部法則（Elbow Method）或輪廓系數(shù)（Silhouette Score）來完成選擇。

然后是初始化簇中心。隨機選擇K個數(shù)據(jù)點作為初始簇中心，再使用選擇的 K 值執(zhí)行 K-Means 算法，將客戶分為 K 個簇，每個簇代表一個客戶群體。執(zhí)行K-Means算法的過程中會涉及到多次的更新迭代。

此后，我們需要評估聚類結(jié)果，還需要對每個簇進行分析，了解每個客戶群體的特征。這可能涉及到購買習慣、活躍度、商品偏好等方面的特征，還可以使用可視化工具展示每個簇的特征分布。

當我們一旦確定了最佳的聚類結(jié)果，就可以根據(jù)不同的客戶群體制定個性化的營銷策略。例如，對高價值客戶采取個性化服務，對潛在回流客戶采取促銷活動，對頻繁購買的客戶群提供額外獎勵等。

在整個假設案例的過程中，我們可以發(fā)現(xiàn)K-Means算法落地到實際應用場景中，能解決什么樣的問題。

我們可以利用K-Means算法對客戶交易數(shù)據(jù)進行聚類，從而實現(xiàn)客戶群體的細分，幫助公司高層和市場銷售人員更好地理解客戶群體，市場部門可以制定更加精準和有效的營銷策略，提高公司ROI，提高客戶滿意度，提高公司業(yè)務效益。

4. 層次聚類（Hierarchical Clustering）

層次聚類算法（Hierarchical Clustering）是一種基于數(shù)據(jù)點之間的相似性進行聚類的算法。與K-Means算法不同，層次聚類不需要預先指定簇的數(shù)量，它通過逐步合并或分裂現(xiàn)有的簇來構(gòu)建一個簇的層次結(jié)構(gòu)。

根據(jù)數(shù)據(jù)集的劃分是“自底向上”的聚合策略，還是“自頂而下”的分拆策略，層次聚類算法可以進一步分為凝聚的層次聚類算法AGNES（AGglomerative NESting）和分裂的層次聚類算法DIANA（DIvisive ANAlysis）。

初始時，AGNES將每個對象自成一簇，之后這些簇依照某一種準則逐步合并。DIANA則以相反的方法處理，初始時將所有對象歸為同一類簇，然后依據(jù)某種原則將該簇逐漸分裂。

層次聚類算法要比K均值聚類算法復雜，不依賴于一個單一的數(shù)學公式，而是通過一系列的步驟來構(gòu)建一個簇的層次結(jié)構(gòu)。

其中，凝聚的層次聚類算法AGNES的實現(xiàn)步驟是：

1）初始化：將每個數(shù)據(jù)點視為一個初始的單獨的簇。

2）計算簇間距離：計算所有簇之間的距離或相似度。通常使用最短連接（Single Linkage）或最長連接（Complete Linkage）來衡量簇之間的距離。

最短連接是指兩個簇中最近的兩個點之間的距離，而最長連接是指兩個簇中最遠的兩個點之間的距離。

3）合并最相似的簇：找到距離（相似度）最小的兩個簇，將它們合并成一個新的簇。

4）更新距離矩陣：合并兩個簇后，需要更新距離矩陣，以反映新合并的簇與其他簇之間的距離。主要表現(xiàn)在刪除合并的簇之間的距離，并更新剩余簇之間的距離。

5）迭代：反復執(zhí)行步驟(3)和(4)，直到所有數(shù)據(jù)點被合并成一個大簇或滿足某個停止準則。

6）形成簇樹：最終，通過逐步合并相似的簇，形成一個簇的層次結(jié)構(gòu)，稱為簇樹。在簇樹中，每個節(jié)點代表一個簇，節(jié)點之間的邊表示兩個簇之間的距離。

AGNES這種自底向上的策略，從每個數(shù)據(jù)點開始，逐步將相似的簇合并，最終形成一個包含所有數(shù)據(jù)點的大簇。而且，它能夠構(gòu)建一個簇的層次結(jié)構(gòu)，可以反映簇之間的關(guān)系和數(shù)據(jù)點的層次分布。

與AGNES相反，分裂的層次聚類算法DIANA的實現(xiàn)步驟是：

1）初始化：將所有數(shù)據(jù)點作為一個初始的單獨的簇。

2）選擇簇分裂點：在當前簇中選擇一個數(shù)據(jù)點作為分裂點。通過計算當前簇中各個特征的方差，選擇具有最大方差的特征作為分裂點。也可以基于數(shù)據(jù)點的統(tǒng)計特性來選擇，比如選擇當前簇中最小值或最大值作為分裂點。

選擇分裂點的策略會影響最終的聚類結(jié)果，因此需要根據(jù)具體的數(shù)據(jù)集和應用場景來選擇最合適的策略。

3）分裂簇：根據(jù)選定的分裂點，將當前簇分裂成兩個子簇，形成一個新的層次結(jié)構(gòu)。一個子簇包含所有小于或等于分裂點的數(shù)據(jù)點，另一個子簇包含所有大于分裂點的數(shù)據(jù)點。

4）迭代：重復步驟(2)和(3)，直到滿足停止條件。停止條件可以是達到預設的迭代次數(shù)、簇的大小小于某個閾值，或者簇的分裂不再產(chǎn)生顯著的改進等。

5）形成簇樹：迭代結(jié)束后，DIANA 生成一個層次樹，也就是簇的層次結(jié)構(gòu)，稱為簇樹。該樹反映了分裂過程，每個節(jié)點表示一個簇。

DIANA算法采用的是自頂向下的遞歸分裂策略，不是AGNES那樣的自底向上的合并策略。由于其在每個階段選擇分裂，逐步細化聚類結(jié)構(gòu)，因此也被稱為“分而治之”的聚類算法。

從算法特性中我們可以發(fā)現(xiàn)，DIANA適用于相對小型的數(shù)據(jù)集，因為在每一步都需要計算所有簇對之間的相異度，如果數(shù)據(jù)規(guī)模較大，計算復雜度就會變高，效率就會降低。

5. 層次聚類算法能解決什么問題？

紙上得來終覺淺，絕知此事要躬行。當面對實際問題時，層次聚類算法能發(fā)揮什么作用？

接下來，我們分別就AGNES算法和DIANA算法的原理，一起來看看應用場景中的假設案例，從案例中進一步知曉它們能解決哪些問題。

【AGNES算法-文檔分類】

AGNES算法可以解決文檔分類的問題，比如將相似的文檔歸為一類。

假設公司的文件管理系統(tǒng)中有大量的文檔數(shù)據(jù)，需要我們在最短的時間內(nèi)完成文檔的歸類工作。在文檔種類繁多，文檔數(shù)量龐大的情況下，我們就可以用AGNES算法來解決。

第一步就是數(shù)據(jù)準備，我們要先從文件管理系統(tǒng)中提取相關(guān)的文檔數(shù)據(jù)，包括文檔的內(nèi)容、關(guān)鍵詞、作者、創(chuàng)建時間、文件格式等。

然后，對提取的文檔數(shù)據(jù)進行清洗，便于算法能夠更好地處理這些數(shù)據(jù)。

再然后，確定衡量文檔相似性的方法，常用的包括余弦相似度、歐氏距離等。選擇適當?shù)南嗨贫榷攘糠椒ㄓ兄诰垲愃惴ǜ玫刈R別相似文檔。

接下來，將每個文檔視為一個單獨的簇，或者隨機選擇一些文檔作為初始簇中心。完成初始化聚類的操作。

接下來的幾步，都是AGNES算法的迭代步驟，上一段有說過，這里可以簡單跳過，簡單來說，要做的就是“計算相似性—合并相似度最高的兩個簇—反復迭代—確定最終聚類”。

執(zhí)行完AGNES算法后，我們要對聚類結(jié)果進行分析，檢查每個簇內(nèi)的文檔是否具有相似的主題或內(nèi)容。根據(jù)需要，我們可以做一些優(yōu)化，比如，調(diào)整算法參數(shù)或特征表示等。

最后，我們將文檔按照聚類結(jié)果進行管理，就可以更方便地查找和理解文檔內(nèi)容。若有需要，也可以基于文檔的聚類結(jié)果進行進一步的分析和決策。

【DIANA算法-學情分析】

如果在教育行業(yè)，DIANA算法可以用于進行細粒度的學情分析，給學生提供個性化的學科輔導和支持。

假設一所學校想要深入地了解并分析學生的學習情況，想知道學生是否達到了現(xiàn)階段的教學目標，還要了解學生的考試成績、作業(yè)完成質(zhì)量、課堂表現(xiàn)等。通過DIANA算法可以解決這類問題。

照例，所有和算法相關(guān)的工作，數(shù)據(jù)收集都是首先要做的事情。我們要收集學生的學習數(shù)據(jù)，包括考試成績、作業(yè)完成情況、課堂表現(xiàn)、參與討論的頻率和質(zhì)量、學習資源的使用情況等。

然后是數(shù)據(jù)預處理，也就是對收集的數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)清洗。包括去除異常值、處理缺失數(shù)據(jù)、標準化或歸一化數(shù)據(jù)等。

拿著預處理后的數(shù)據(jù)，我們就可以使用DIANA算法對學生的學情數(shù)據(jù)進行聚類。算法的執(zhí)行過程中需要進行反復迭代。

在每次迭代中，算法會找到在當前簇中具有最大或最小特征值（如考試分數(shù)、作業(yè)完成率等）的學生，并將其作為分裂點，將當前簇分裂成兩個子簇。

迭代完成后，DIANA算法會形成一個簇的層次結(jié)構(gòu)，將學生分為不同的層次群體，每個群體代表了一組具有相似學情特征的學生，通過分析每個簇的特征，我們可以識別出影響學生學情的關(guān)鍵因素，如學習習慣、學習資源的使用、課堂參與度等。

最后，在DIANA算法的幫助下，我們可以為不同群體的學生提供個性化的學習支持，如制定個性化的教學策略、提供針對性的教材和輔導、采用符合學生自身特點的教學方法等。

通過以上的假設案例，我們不難發(fā)現(xiàn)，層次聚類算法在實際場景中能幫助我們解決不少問題。

其中，AGNES算法能夠?qū)⑾嗨频奈臋n歸為一類，從而解決文檔分類的問題，有利于公司管理大量的文檔數(shù)據(jù)，提高文檔檢索的效率。

與其對應的，DIANA算法可以基于學生的學習數(shù)據(jù)，幫助老師們了解學生的學習情況，為學生提供個性化的學科輔導，幫助學生克服學習困難。擁有了這樣的學情數(shù)據(jù)，學生的學習成績提升，老師教學質(zhì)量的提高，那都是遲早的事情。

三、總結(jié)與預告

在現(xiàn)在的信息爆炸時代，數(shù)據(jù)已經(jīng)成為了我們生活和工作中不可或缺的一部分，我們需要更有效方法來處理海量的數(shù)據(jù)，特別是在AI領(lǐng)域。

而人工智能算法不僅可以提高我們的工作效率，還能幫助我們做出更準確的決策。

本篇重點介紹了聚類算法中的K均值聚類算法和層次聚類算法。我們從基本概念說起，聊到算法實現(xiàn)的步驟，通過假設案例帶入實際場景，將算法從書本中拉到現(xiàn)實世界中，看看算法能幫我們解決哪些問題。

比如，K均值聚類算法可以將客戶分為不同的群體，能幫助企業(yè)更好地了解客戶，制定更有效的營銷策略。

層次聚類算法中的AGNES算法可以將相似的文檔歸為一類，幫助企業(yè)更好地管理和分析文檔。DIANA算法可以完成學情分析，幫助學校或教育機構(gòu)更好地了解學生的學習情況，制定更有效的教學策略。

最后，簡單預告一下，無監(jiān)督學習的內(nèi)容還未結(jié)束，后續(xù)的篇章我會繼續(xù)和大家聊聊關(guān)于無監(jiān)督學習降維算法、落地場景和相關(guān)案例等。

AI真的很有意思，如果你也喜歡，那就一起吧。