1. 非监督学习

在大多数情况下，从现实世界获取的数据并没有标记，也就不能告诉你正确答案
因此非监督学习很重要

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观察上面的图，可以认为数据中有簇或者聚类，如果我们能够辨别出这些簇或者聚类，则可能对未知的新数据点产生认识，并预测其附近数据点可能具有的特点

降维dimensionality reduction
可将二维平面降低为一维的线

在非监督学习中，数据没有标签，但能发现其结构

2. 聚类电影

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3. 多少个聚类？

最基本也是目前最常用的聚类算法：
K-Means k-均值
簇中心是我们找到的来表征数据的区域

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4. 将点与聚类匹配

在K-Means中，首先画出聚类中心
然后两步：

• 分配
• 优化

练习：
对于center 1 ,选出距离center 1 比center 2更近的红色点
解法：
在两个集群中心间画一条线，然后画出这条线的等距垂直线，该垂线把红点分成了两部分，上面是距离center 1 更近的点，下面是距离center 2更近的点

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5. 优化中心（橡皮筋）

分配：
上面的四个点对应于上面的聚类中心
下面的三个点对应于下面的聚类中心

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优化：
将聚类中心到这些点的总二次距离最小化，这时需要移动聚类中心，使蓝色线条的总长度最短

k-means的核心就是将聚类中心通过不断的迭代移动到正确的位置

9. K-均值聚类可视化

可在此处亲自尝试 K-均值聚类：http://www.naftaliharris.com/blog/visualizing-k-means-clustering/

11. K-均值聚类可视化 3

对于uniform points ,矩心初始放置的位置通常比较随机，但是也很重要
因此根据某一确定的初始状况，最终可以使聚类的结果看起来完全不同

12. Sklearn

确定要尝试的聚类数是使用K-means时最具挑战性的工作之一

算法过程：
选择矩心，将点分配到矩心，调整矩心（循环）

sklearn.cluster.KMeans(n_clusters=8, 
init=’k-means++’,
n_init=10,   #算法初始化的次数，即提出聚类的次数
max_iter=300, 
tol=0.0001, 
precompute_distances='auto’,
verbose=0, 
random_state=None, 
copy_x=True, 
n_jobs=1, 
algorithm=’auto’)

本课讲了以下三个参数

• n_clusters :
  int, optional, default: 8
  The number of clusters to form as well as the number of centroids to generate.

• n_init :
  int, default: 10
  Number of time the k-means algorithm will be run with different centroid seeds. The final results will be the best output of n_init consecutive runs in terms of inertia.

• max_iter :
  int, default: 300
  Maximum number of iterations of the k-means algorithm for a single run.

14. K-均值的局限

对于一个固定的数据集，一个固定的簇中心，在运行k-means算法时，是否总会得到相同的结果？
否

K-means是所谓的爬山算法，它非常依赖于你的初始聚类中心所处的位置

15. 反直觉的聚类

根据你对k-means的了解，是否可能存在这样一种情况，即所有的数据点被分成如下图所示的两种聚类

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如果你有越多的聚类中心，就能找到越多的局部最小解

17. 聚类迷你项目视频

下一课讲解特征缩放，特征缩放以某种方式对特征进行预处理，在执行特征缩放后，它实际上会改变聚类算法的输出，因此需要了解诸如特征缩放的操作的风险

18.K-均值聚类迷你项目

在此项目中，我们会将 k-均值聚类应用于安然财务数据。当然，我们最终的目标是识别相关人员；既然我们有了已标记数据，调用 k-均值聚类这种非监督式方法就不成问题。
尽管如此，在此项目中，你仍然会获得 k-均值的一些实际操作经验并尝试特征缩放，这会让你预先了解下一课的材料。

19. 聚类特征

salary
exercised_stock_options

20. 部署聚类

在 financial_features 数据上部署 k-均值聚类，并将 2 个聚类指定为参数。将聚类预测存储到名为 pred 的列表，以便脚本底部的 Draw() 命令正常工作。在弹出的散点图中，聚类是否是你预期的？

feature_1 = "salary"
feature_2 = "exercised_stock_options"
poi  = "poi"
features_list = [poi, feature_1, feature_2]
data = featureFormat(data_dict, features_list )
poi, finance_features = targetFeatureSplit( data )

for f1, f2 in finance_features:
    plt.scatter( f1, f2 )
plt.show()

from sklearn.cluster import KMeans
clf = KMeans(n_clusters=2)
pred = clf.fit_predict(finance_features)

21. 使用 3 个特征聚类

向特征列表（features_list）中添加第三个特征：“total_payments”。现在使用 3 个，而不是 2 个输入特征重新运行聚类（很明显，我们仍然可以只显示原来的 2 个维度）。将聚类绘图与使用 2 个输入特征获取的绘图进行比较。是否有任何点切换群集？多少个点？这种使用 3 个牲的新聚类无法通过肉眼加以猜测——必须通过 k-均值算法才能识别它。

（你需要更改创建散点图的代码，以便容纳 3 个特征而不是 2 个，有关操作说明，请参阅初始代码中的注释。）

当你加入一些新的特征时，有测试点移动到不同的聚类中吗？

• □ 没有，所有聚类都没变

• □ 是的，有4个测试点的聚类变了

• □ 是的，有7个测试点的聚类变了

• □ 是的，有很多测试点的聚类变了

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image.png

feature_1 = "salary"
feature_2 = "exercised_stock_options"
feature_3 = "total_payments"
poi  = "poi"
features_list = [poi, feature_1, feature_2,feature_3]
data = featureFormat(data_dict, features_list )
poi, finance_features = targetFeatureSplit( data )

for f1, f2,_ in finance_features:
    plt.scatter( f1, f2 )
plt.show()

### cluster here; create predictions of the cluster labels
### for the data and store them to a list called pred

from sklearn.cluster import KMeans
clf = KMeans(n_clusters=2)
pred = clf.fit_predict(finance_features)

22. 股票期权范围

在下一课中，我们将讨论特征缩放。它是一种特征预处理，应在执行某些分类和回归任务之前执行。这里只是快速预览，概述特征缩放的功能。

本例中使用的“exercised_stock_options”特征取的最大值和最小值是什么？

（注意：如果查看 finance_features，会发现有些“NaN”值已被清理并被零值取代——因此尽管那些值可能看起来像是最小值，但却具有欺骗性，因此它们更像是你不具有其相关信息而必须填入一个数字的点。对于此问题，请返回 data_dict 并查找显示的最大值和最小值，忽略所有“NaN”条目。）

通过观察数据列表，“exercised_stock_options”的最大值和最小值分别是多少呢？（忽略“NaN”）

data_dict = pickle.load( open("../final_project/final_project_dataset.pkl", "r") )
data_dict.pop("TOTAL", 0)

def find_max_and_min_est(data_dict):
    eso_list = []
    for i in data_dict:
        stock = data_dict[i]['exercised_stock_options']
        if stock !='NaN':
            eso_list.append(stock)
    print "max_stock_options",max(eso_list)      #34348384
    print "min_stock_options",min(eso_list)    #3285

find_max_and_min_est(data_dict)

23. 薪酬范围

薪酬范围
“salary”取的最大值和最小值是什么？
（注意：与上一个测试题中的注意事项相同。如果查看 finance_features，会发现有些“NaN”值已被清理并被零值取代——因此尽管那些值可能看起来像是最小值，但却具有欺骗性，因此它们更像是你不具有其相关信息而必须填入一个数字的点。对于此问题，请返回 data_dict 并查找显示的最大值和最小值，忽略所有“NaN”条目。）

def find_max_and_min_salary(data_dict):
    salary_list = []
    for i in data_dict:
        salary = data_dict[i]['salary']
        if salary !='NaN':
            salary_list.append(salary)
    print "max_stock_salary",max(salary_list)  #1111258
    print "min_stock_salary",min(salary_list)   #477
find_max_and_min_salary(data_dict)

24. 聚类更改

旧图：

image.png

新图：

image.png

下一张幻灯片上的绘图会显示你刚刚编写的聚类代码，但在本例中，我们在执行聚类之前应用了特征缩放。

我们希望你将（下一张幻灯片上）使用缩放的聚类与在聚类算法中使用*两个特征时生成的第一个聚类可视化效果进行比较。

请注意，特征范围现在已更改为 [0.0, 1.0]。这是我们所做的唯一更改。

在下一课中，你将详细了解特征缩放的含义，但现在，只需查看对聚类产生的影响--哪个/哪些点会切换它们关联的聚类？

特征缩放化之后，哪些数据点改变了聚类？

将此绘图与迷你项目开始时获取的绘图（对只两个特征进行聚类）进行比较以回答此问题。