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Unsupervised learning in data clustering
Updated version for unsupervised learning in K-menas algorithm
Unsupervised learning in data clustering
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- 2. About me 2 • Education •NCU (MIS)、NCCU (CS) • Experiences • Telecom big data Innovation • Retail Media Network (RMN) • Customer Data Platform (CDP) • Know-your-customer (KYC) • Digital Transformation • LLM Architecture & Development • Research • Data Ops (ML Ops) • Generative AI research • Business Data Analysis, AI
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- 4. Code • Sample code •https://drive.google.com/drive/folders/1bVC71e_7dQ97XB0JhZ1Wt8cEllOT0h Fi?usp=sharing 4
- 5. 補充練習需要的套件 • 套件說明 • pipinstall pyod • pip install yellowbrick • pip install lightgbm • pip install prince 5 (Python library for detecting anomalous/outlying objects.) (Yellowbrick is a suite of visual analysis and diagnostic tools designed to facilitate machine learning with scikit-learn.) (Compiled library that is included in the wheel file supports both GPU and CPU versions out of the box.) https://pypi.org/project/lightgbm/ (Prince is a library for doing factor analysis. This includes a variety of methods including principal component analysis (PCA) and correspondence analysis (CA) .)
- 6. 補充練習需要的套件 • 套件說明 • pipinstall sentence-transformers • pip install plotly • pip install shap 6 (This framework provides an easy method to compute dense vector representations for sentences, paragraphs, and images.) https://pypi.org/project/sentence-transformers (To explain the output of any machine learning model.) (An open-source, interactive data visualization library for Python.) 請注意，使用 plotly 的 3D 顯示，需要在 jupyterlab 3.x 的版本 用來觀察模型特徵之間的交互關係
- 7. 非監督式學習 • 無標籤 (Label)數據學習 • 非監督式學習不依賴標籤，模型從未標記數據中發掘結構與模式 • 主要技術 • 包括降維 (Dimensionality Reduction)、分群 (Clustering)、異常檢測 (Anomaly Detection) 方法 • 常見演算法 • K-Means、DBSCAN、PCA、Autoencoders 等 • 應用場景 • 客戶分群、推薦系統、異常偵測、數據視覺化、特徵學習等領域 7
- 8. 數據視覺化 • 視覺化的優點 • 能【直觀】呈現分群集結構，幫助發現隱藏模式與趨勢。它便於識別 【異常】資料點，促進數據的分組理解。此外，視覺化能輔助【模型選 擇】與【調參】，讓分析結果更具說服力，也方便溝通與決策。 •視覺化的挑戰 • 維度高時難以展示，無法進行分析。 • 降維過程可能【遺失關鍵資訊】，且解讀受主觀影響，易誤導分析結果。 8
- 9. 數據視覺化 9 主成分分析 - 維基百科，自由的百科全書 主成份分析(PCA) 就是透過降維技術，透過變異量找出最大的成份，並投影到新的軸上 (PC1, PC2,PC3)
- 10. 補充: 降維、異常偵測、數據視覺化 • 當資料維度過多時，常用降維方法來視覺化，資料壓縮至2D 或 3D 空間 • 下述方法能保留主要數據結構，方便觀察群集分布和分群效果 • 主成份分析 (Principal Component Analysis) • 通過找出資料中變異量最大方向的【主成分】來簡化資料維度。 • 它保留資料中最多的資訊，同時減少雜訊，適合高維資料的視覺化和特徵 提取。 • t-SNE (t-distributed Stochastic Neighbor Embedding) • 【非線性】降維方法，保留高維度資料的局部結構。 • 問題 • 降維方法的選擇? (變數間關係為線性選擇 PCA、非線性選擇 t-SNE) 10 K-Means_advanced.ipynb 例如，數據有五個欄位（如身高、體重、年齡、收入、教育年數），如果這些特徵之間 呈線性關係（如收入 ≈ 2 ×教育年數 + 1000 ×年齡）
- 11. K-Means • 為【非監督式學習】一種常見的演算法 • 不需要準備【數據標記】，沒有應變數 11 參考:https://zhuanlan.zhihu.com/p/97510390
- 12. K-Means • 演算法步驟 • 定義【K 值】，決定分群數目。 • 隨機給各 K 群中心點，計算所有訓練樣本，把每個訓練樣本【分配到距 離最近】的 K 群當中。 • 【移動】各 K 群的中心點，讓該點為該群所有樣本距離和的【平均處】。 • 【重複】上述動作，直到中心點【不再移動】為止。 • 步驟演繹: https://www.youtube.com/watch?v=5I3Ei69I40s 12
- 13. K-Means • 受到【初始值】和【離群值】的影響，造成分群結果【不穩定】 • 甚麼叫做不穩定? •容易收斂到【局部】最佳解 • 甚麼叫做局部? • 盡量選擇【均衡】的樣本數據集 • 甚麼叫做均衡? 如果不均衡怎麼辦? • 需要【預設】分群數量 • 面對未知的數據，如何選擇適當的分群數? • 【分群質心】不一定是樣本數據集 • 質心是否可以重複利用? 作為下次新數據的質心? 13
- 14. 如何選擇最佳的分群數量 (K值) • 各群與各群合併方式 •例如: 主觀進行分 20 群，再將相似的群合併起來 • 如何定義相似的群? • 透過輪廓係數 (Silhouette)，用【分數】判斷 • 透過肘部方法 (Elbow)，找出【轉折點】 14 https://en.wikipedia.org/wiki/Silhouette_(clustering) Elbow method (clustering) - Wikipedia Elbow 著重於同群內相似性 (Sum of Squared Errors: SSE 誤差降低)， Silhouette 著重群與群之間區別程度
- 15. 補充: (同時處理連續與類別的演算法) • K-prototype演算法 • 結合 K-Means 與 K-Modes 演算法 • 【連續數據】採用歐氏距離，【類別數據】以匹配相似度後進行分組 • 舉例 • 當 K=3 時，分群的結果如下 • 年齡較高的群 => {年齡: 25, 性別: 男}、{年齡: 30, 性別: 女}、{年齡: 28, 性 別: 男} • 年齡較低的男性群： {年齡: 20, 性別: 男} • 年齡較低的女性群： {年齡: 22, 性別: 女} 15
- 16. 收集變數/處理變數 • 非監督式模型變數 • 【不需】應變數 •盡量找出【會變化】的變數，不要找性別、居住地不大會變化的變數 • 盡量【避免】 binary 變數 • 【可接受】數值型變數、類別型變數 • 處理變數 • 【不允許】空值，空值要事先處理 • 一定要處理【離群值】，可透過【切bin】的方式處理 • 數值型變數可考慮進行【標準化】，如: StandardScaler • 類別型變數可考慮 Dummy variables、One-Hot encoding 方式轉換 16
- 17. 補充: (Dummy variablevs One-Hot encoding) 17 Dummy variable One-Hot encoding 適用於線性回歸、邏輯回歸等模型，避免多重共線性問題 適用於決策樹、分群、深度學習等模型，因為它們不受多重共線性影響
- 18. 觀察變數內容值/處理變數 (資料預處理) • 檢視每一個連續變數，內容值分佈 •肉眼觀察，不要通通集中在某一區 • 透過變數變換，盡量將值展開 (攤平、拉開) 18
- 19. 大數據運算，需要考量時間複雜度 • 每一筆資料都要跟【全部資料】計算距離，時間複雜度高 • 幾種方法可以增加速度 •透過程式面著手，如: 多執行緒 + In memory (採用 pyspark 套件) • 雖然 Scikit-learn 預設採用【全核心】計算來增加速度，也可以考慮用 numpy 套件提升速度 • 採用GPU版本的 K-Means，如: cmML 19 Using NumPy to Speed Up K-Means Clustering by 70x | Paperspace Blog K-Means Clustering Algorithm – What Is It and Why Does It Matter?
- 20. 補充: (資料分佈指標) ➢ 偏度(Skewness) • 衡量資料的對稱性，右偏態或左偏態。 ➢ 峰度 (Kurtosis) • 衡量分布的尖銳或平坦程度。 • 衡量數值分布的同質性與異質性，越接近高狹峰表示越同質，越趨向低 闊峰表示越異質。 20
- 21. 補充: (資料分佈指標) ➢範圍 (Range) •【最大值與最小值】之差，簡單衡量數據的【分散】程度。 ➢ 變異數 (Variance) • 資料點與平均值的偏離程度，用於衡量分散性。 ➢ 標準差 (Standard Deviation) • 變異數的平方根，更常用於解釋。 21
- 22. 補充: (資料分佈指標) ➢ 四分位距(IQR) • 75 分位數與 25 分位數之差，反映中間 50% 資料的範圍，用來描述數據 的集中趨勢及穩定性。 22
- 23. 模型維護 (資料更新後) • Re-fresh •【相同】變數欄位，僅資料內容更新。 • 沿用相同的分群質心，取得最新的分群名單。 • Re-model • 【有新的變數】產生，需要重頭建模一次。 • 取得最新的分群質心並儲存，下次更新分群名單時使用。 23
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- 25. 受眾分群 • 【敘述型統計】觀察每一群的變數分布 • 年紀區間=> 如: 這是一群老人 • 性別分布 => 如: 女性較多 • 居住地分布 => 如: 北部區域 • 等等… • 依照業務邏輯，命名每一群的名稱 (Label naming) • 用於名單操作 (業務場景) 25
- 26. 課堂練習 • 開啟分群程式碼 • 資料集 •iris.csv • 資料筆數 • 150 • 欄位數量 • 4 26 K-Means_iris.ipynb • 進行步驟 • 資料視覺化 • 直方圖、密度分布圖 • 資料處理 • 資料正規化 • 找出分群數量 • 找出分群質心，並儲存 • 分群後的資料視覺化 直方圖 密度分布圖 (比較緩和的直方圖) 儲存質心檔: iris_centers.csv
- 27. 補充: 利用向量空間進行分群 • 資料需要被轉換成向量(文字、數字)，這個方法稱為embedding。 • 先將文字進行斷詞 (Tokenizer)，使用詞嵌入模型進行轉換，例如: W2V、 GloVe 模型，或直接使用 Sentence-BERT 完成向量。 • 比較向量間的相似度即可進行分群。 27
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