自定义距离与相似性度量：Scikit-learn中的高级聚类技术

在机器学习领域，聚类是一种无监督学习方法，用于将数据集中的样本划分为不同的组别，使得同一组内的样本相似度高，而不同组间的样本相似度低。Scikit-learn作为Python中一个广泛使用的机器学习库，提供了多种聚类算法，如K-Means、层次聚类等。然而，在某些特定场景下，这些算法内置的距离度量（如欧氏距离）可能并不足以满足我们的需求。这时，自定义距离度量或相似性度量就显得尤为重要。

为何需要自定义距离度量？

在某些特定类型的数据上，传统的距离度量可能不适用。例如：

文本数据：在文本聚类中，我们可能更关心词语的相似性而非它们在向量空间中的距离。
时间序列：时间序列数据的相似性可能与它们的形状或周期性有关，而非简单的数值差异。
生物信息学：在DNA序列分析中，我们可能需要考虑序列之间的进化关系。

在这些情况下，自定义距离度量或相似性度量可以帮助我们更准确地捕捉数据的本质特征。

实现自定义距离度量的步骤

1. 定义距离函数

首先，我们需要定义一个距离函数，该函数接受两个数据点作为输入，并返回它们之间的距离或相似性度量。

import numpy as npdef custom_distance(x, y):# 示例：计算两个数组的余弦相似度return 1 - np.dot(x, y) / (np.linalg.norm(x) * np.linalg.norm(y))

2. 使用AgglomerativeClustering

Scikit-learn中的AgglomerativeClustering类允许我们通过affinity参数自定义相似性度量。然而，它要求我们提供一个距离矩阵，而不是单独的距离函数。

from sklearn.cluster import AgglomerativeClustering
from sklearn.metrics import pairwise_distances# 假设 X 是我们的输入数据
X = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])# 使用自定义距离函数计算距离矩阵
distance_matrix = pairwise_distances(X, metric=custom_distance)# 创建并拟合层次聚类模型
clustering_model = AgglomerativeClustering(n_clusters=2, affinity='precomputed', linkage='average')
clustering_model.fit(distance_matrix)

3. 直接在其他算法中使用

对于其他聚类算法，如K-Means，我们可能需要通过scikit-learn的pairwise_distances函数来间接使用自定义距离函数。

from sklearn.cluster import KMeans# 定义一个包装函数，以满足pairwise_distances的要求
def custom_distance_matrix(X):return pairwise_distances(X, metric=custom_distance)# 使用自定义的距离矩阵进行K-Means聚类
kmeans_model = KMeans(n_clusters=2)
kmeans_model.fit(X)

代码示例：文本数据的Jaccard相似性聚类

假设我们有以下文本数据，我们将使用Jaccard相似性度量来进行层次聚类。

texts = ["apple banana fruit","apple orange fruit","carrot vegetable","spinach vegetable"
]# 将文本转换为集合
text_sets = [set(text.split()) for text in texts]# 定义Jaccard相似性度量
def jaccard_similarity(x, y):intersection = len(x.intersection(y))union = len(x.union(y))return intersection / union# 计算所有文本之间的Jaccard相似性矩阵
X = np.array(text_sets)
similarity_matrix = pairwise_distances(X, metric=lambda x, y: 1 - jaccard_similarity(x, y))# 进行层次聚类
clustering_model = AgglomerativeClustering(n_clusters=2, affinity='precomputed', linkage='average')
clustering_model.fit_predict(similarity_matrix)print("Cluster labels:", clustering_model.labels_)