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資料聚類:分群 / Clustering

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這是巨量資料探勘與統計應用課程的投影片「資料聚類:分群」。本單元是屬於系列課程中的「資料敘述級」,處理資料類型主要是「連續」類型資料,不過其實Weka的K平均法也能處理「類別」資料就是了。

本單元的「分群技術」屬於「資料探勘」(data mining)領域的其中一個主題,而此技術是繼前面統計圖表、資料的中心與離度之上,可用於描述多維度、超大量複雜資料的有效方法。如果你拿到一份複雜的資料,不知道該怎麼解析它的時候,不妨先丟進分群跑看看資料會有什麼特徵吧。

我為了這個單元開發了「Weka分群結果分析器」,可以搭配Weka中K平均法分群一起使用。這個單元包含了四個實作學習單,供同學邊看邊練習。


單元大綱 / Outline

  1. 樞紐分析:RFM模型
  2. 實作:RFM模型分析
  3. 資料聚類:分群
  4. k平均法介紹
  5. 實作:k平均法之群集分析
  6. 如何選擇分群數量k?
  7. 實作:層疊k平均法之群集分析
  8. 課堂練習:誰是足球強國跟弱國?

投影片 / Slide

我以Google簡報的檔案匯出成PPTX,再備份到以下位置:

學習單 / Worksheets

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本單元包含了以下的學習單,請搭配課程投影片一起練習吧。

資料集 / Dataset

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本單元用到了以下資料:

線上操作平臺 / Online Workplace

google_driveAlecive-Flatwoken-Apps-Google-Drive-Forms

本單元的實作不需使用以下線上雲端服務跟安裝Weka

Weka分群結果分析器 / Weka cluster result anlyzer

本實作會用到一個我自製的分析器:Weka分群結果分析器

測驗 / Examine

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本單元最後提供了一份測驗,供同學驗證所學:


小結 / In closing

我之前也有寫過一篇「Weka的K Means分群演算法使用教學:SimpleKMeans」來介紹分群,基本上這個單元是該篇文章的完整版。而且這個單元我介紹的自動決定分群數量的方法是層疊K平均法(Cascade K-Means),比起之前提到的XMeans效果還要好,很多時候它都能給我比較合理的分群數量。

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本單元提到的K-Means是描述多維資料的一個很好的起始點,它可以傳達出比單一的中心和離度更多的資訊。另一方面,如果你有一些具體的目標想分析的話,不妨試試我之前講的另外一篇「Weka的HotSpot演算法」看看。

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有人可能會問:雖然我這個單元在講K-Means的分群,為什麼前面還要講RFM的分析呢?這是因為其實很多資料探勘課程的介紹都沒能很好的傳達出分群的用處。我受到學長寫的「資料分析鍊金術(七)-消費者分層-RFM模型原理與應用」這篇所影響,才決定先以RFM開場,強調分群在「市場區隔」的應用。這個單元中利用Weka作簡單的資料整理之後,再使用Weka來對同一份資料進行分群,希望同學可以看到資料分析方法的轉變。

就我個人而言,這是我覺得比較有趣的資料分析技術單元。不過就課程結果來看,好像對同學來說還是覺得挺複雜的就是了。

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最後,也許有人可能會感到奇怪。為什麼前面還在講統計圖表中心跟離度,怎麼這一單元就變成資料探勘的分群了呢?感覺像是把統計課程跟資料探勘課程混為一談了。這是因為我在課程安排上,這些分析技術都被我視為是描述資料使用的「資料敘述級」的一種。實際應用的時候,Weka也會同時呈現資料的直方圖、資料的中心和離度,將這些資訊提供給使用者作初步的判斷,然後再來開始作資料探勘。這些技術在我看來,都是屬於資料分析的一環,也就是現在時髦用詞「大數據分析」的一種。所以這堂課的名字才叫做「巨量資料探勘與統計應用」的喔。

關於課程設計的問題,最後我會在整理目錄的時候再來介紹一下。那這個單元的整理就先到這邊了。

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