今天，小编和大家一起学习聚类算法，是在没有任何先验知识的情况下，基于样本的数据特征，把相似或相近的样本划为一群，把差异较大或相远的样本划分到另一群，形成不同的类别。
1. 聚类方法
1.1 距离
利用距离来判断样本间的相似程度。
常用的有：明氏距离、曼哈顿距离、欧式距离、切比雪夫距离。
1.2 K-means算法
基于原型的聚类算法。
在初始阶段，随机指定k个质心，之后通过距离度量的方式，把每个样本分配到距离他最近的质心中，从而形成初始的聚类类群。
接着，根据上一次的聚类结果重新计算新的质心并对样本进行重新划分，如此反复多次，直到获得满意结果。实现过程：
1.21 指定聚类数目k
先设置一个较小的k之后逐渐增加，对每个k均运行算法，最后通过最终结果的轮廓系数大小作为最终结果。
1.22 初始化k个聚类的中心
两种方法：
① 随机法：随机指定k个样本点作为初始化中心。
② 最远距离法：随机选择一个样本点作为第一个中心，接下来选择距离第一个中心最远的点作为质心，直至生成k个中心。
1.23 计算距离，把所有样本划分到不同类群。
计算每个样本到k个类群中心的距离，根据最小距离原则把每个样本点分配到距离它最近的中心，最终把所有的样本都划分到k个类群中。
1.24 根据上一步聚类结果，重新计算每个类群的中心。
每个样本分配完成后，需要重新计算每个类群的中心。
1.25 判定是否达到停止条件，否则返回第三步重复进行。
终止条件设定：
① 指定聚类中心变动阈值。
② 指定迭代次数。
1.3 K-means注意事项
1.31 聚类前应先对变量进行标准化
SPSS Modeler会在聚类前对数据自动进行标准化处理，0-1标准化，即离差标准化。
1.32 聚类前应对分类变量进行处理
由于聚类算法距离的计算是针对数值型变量的，分类变量不能直接处理，需要先对分类变量进行数值化处理，设置产生虚拟变量，即哑变量。对于m个水平的分类变量，可以引入m个虚拟化的0-1变量。
虽然采用哑变量的方式解决了分类变量距离计算的问题，但是通过哑变量计算将导致分类变量的权重大于其他数值型变量。为了保证分类变量的权重与数值型变量一致，SPSS Modeler会同样对哑变量进行标准化。
1.33 聚类结果好坏的度量方式
目标：同一个类群样本尽可能近，不同类群的样本尽可能远。
指标：轮廓系数，系数越大，说明聚类效果越好。一般地，当>0.5时，可认为聚类模型有较好的效果；当<0.2时，认为分类效果不明显。
在样本量较大的情况下，轮廓系数的计算会非常大，为了减低计算，SPSS Modeler将使用替代方案进行计算距离，如下图：
2. K-means聚类实践
使用“K-Means”节点完成。
案例：Demo数据文件“car_sales_knn_mod.sav”。
数据展示：157款已上市的不同型号的汽车属性数据，包括有制造商、型号、销量、4年转售价值、上市价格、销量等指标。2款待上市的新车数据，新车数据中不包括销量。
我们将利用聚类后的结果对这2款新车的后续表现进行预测。
数据流：
2.1 数据质量审核
在建模前，先借助“数据审核”节点（输出菜单条中）对数据进行审核。
通过审核结果及数据表，我们发现数据存在缺失，主要是：
- manufact，type字段：只有新型车存在缺失，此处缺失值需要进行填充。
- sales，resale（4年转售价值）：新车数据刚上市，以及部分车上市不够4年数据为空。该值不参与建模，只作为最后比较使用。
- price，engine_s及其他：部分数据收集存在缺失，对于此部分数据进行删除。
2.2 建模前准备
2.21 使用“填充”节点对manufact字段进行缺失值填充
2.22 使用“填充”节点对type字段进行缺失值填充
2.23 使用“选择”节点对其他存在空值的字段进行删除
2.24 使用“选择”节点选择已上市的车辆数据，之后添加“类型”节点进行变量角色设定
2.3 建模
2.31 模型选项卡
2.32 专家选项卡
集合编码值越接近于1，分类型变量的权重就越大于数值型变量。
2.4 结果
模型共使用了10个输入变量，划分为4个类群，模型的轮廓系数为0.5，分类效果较好。
进一步，可以在模型块后连接“表格”节点，查看运行后结果：
最后，对上述模型进行复制，并将2款新车型数据输入模型，进行分析，看分别归入哪个类别。
