Оценка качества в задаче кластеризации

Проблема оценки качества в задаче кластеризации трудноразрешима, как минимум, по двум причинам:

• Теорема невозможности Клейнберга — не существует оптимального алгоритма кластеризации.
• Многие алгоритмы кластеризации не способны определить настоящее количество кластеров в данных. Чаще всего количество кластеров подается на вход алгоритма и подбирается несколькими запусками алгоритма.

Методы оценки качества кластеризации

Метод оценки качества кластеризации — инструментарий для количественной оценки результатов кластеризации.

Принято выделять три группы методов оценки качества кластеризации:

• Внешние (англ. Internal) метрики основаны на сравнении результата кластеризации с априори известным разделением на классы.
• Внутренние (англ. External) метрики отображают качество кластеризации только по информации в данных.

Внешние метрики оценки качества

Данные метрики используют дополнительные знания о кластеризуемом множестве: распределение по кластерам, количество кластеров и т.д.

Обозначения

Дано множество [math]S[/math] из [math]n[/math] элементов, разделение на классы [math]X = \{ X_1, X_2, \ldots , X_r \}[/math], и полученное разделение на кластеры [math]Y = \{ Y_1, Y_2, \ldots , Y_s \}[/math], совпадения между [math]X[/math] и [math]Y[/math] могут быть отражены в таблице сопряженности [math]\left[n_{ij}\right][/math], где каждое [math]n_{ij}[/math] обозначает число объектов, входящих как в [math]X_i[/math], так и в [math]Y_j[/math] : [math]n_{ij}=|X_i \cap Y_j|[/math].

[math]\begin{array}{c|cccc|c} {{} \atop X}\!\diagdown\!^Y & Y_1& Y_2& \ldots& Y_s& \text{Sums} \\ \hline X_1& n_{11}& n_{12}& \ldots& n_{1s}& a_1 \\ X_2& n_{21}& n_{22}& \ldots& n_{2s}& a_2 \\ \vdots& \vdots& \vdots& \ddots& \vdots& \vdots \\ X_r& n_{r1}& n_{r2}& \ldots& n_{rs}& a_r \\ \hline \text{Sums}& b_1& b_2& \ldots& b_s& n \end{array}[/math]

Пусть [math]p_{ij} = \dfrac{ n_{ij} }{ n }, p_{i} = \dfrac{ a_{i} }{ n }, p_{j} = \dfrac{ b_{j} }{ n } [/math].

Также рассмотрим пары [math](x_i, x_j)[/math] из элементов кластеризуемого множества [math]X[/math]. Подсчитаем количество пар, в которых:

• Элементы принадлежат одному кластеру и одному классу — [math]TP[/math]
• Элементы принадлежат одному кластеру, но разным классам — [math]TN[/math]
• Элементы принадлежат разным кластерам, но одному классу — [math]FP[/math]
• Элементы принадлежат разным кластерам и разным классам — [math]FN[/math]

Rand Index

Индекс Rand оценивает, насколько много из тех пар элементов, которые находились в одном классе, и тех пар элементов, которые находились в разных классах, сохранили это состояние после кластеризации алгоритмом.

[math] Rand = \dfrac{TP+FN}{TP+TN+FP+FN} [/math]

Имеет область определения от 0 до 1, где 1 — полное совпадение кластеров с заданными классами, а 0 — отсутствие совпадений.

Adjusted Rand Index

[math]\overbrace{ARI}^\text{Adjusted Index} = \frac{ \overbrace{\sum_{ij} \binom{n_{ij}}{2}}^\text{Index} - \overbrace{[\sum_i \binom{a_i}{2} \sum_j \binom{b_j}{2}] / \binom{n}{2}}^\text{Expected Index} }{ \underbrace{\frac{1}{2} [\sum_i \binom{a_i}{2} + \sum_j \binom{b_j}{2}]}_\text{Max Index} - \underbrace{[\sum_i \binom{a_i}{2} \sum_j \binom{b_j}{2}] / \binom{n}{2}}_\text{Expected Index} }[/math]

где [math]n_{ij}, a_i, b_j[/math] — значения из таблицы сопряженности.

В отличие от обычного Rand Index, Adjusted Rand Index может принимать отрицательные значения, если [math]Index \lt Expected Index[/math].

Jaccard Index

Индекс Жаккара похож на Rand Index, только не учитывает пары элементов находящиеся в разные классах и разных кластерах ([math]FN[/math]).

[math] Jaccard = \dfrac{TP}{TP+TN+FP} [/math]

Имеет область определения от 0 до 1, где 1 — полное совпадение кластеров с заданными классами, а 0 — отсутствие совпадений.

Folkes and Mallows Index

Индекс Fowlkes-Mallows используется для определения сходства между двумя кластерами.

[math] FM = \sqrt{ \dfrac{TP}{TP+TN} \cdot \dfrac{TP}{TP+FP} } [/math]

Более высокое значение индекса означает большее сходство между кластерами. Этот индекс также хорошо работает на зашумленных данных.

Hubert Г statistic

Данная метрика отражает среднее расстояние между объектами разных кластеров:

[math] Г = \dfrac{1}{M} \sum \limits_{i=1}^{N-1} \sum \limits_{i=i+1}^{N} P(i, j) \cdot Q(i, j), [/math]

где [math]M = n*(n-1)/2[/math], [math]P(i, j)[/math] — матрица близости, а

[math]Q(i, j) = \begin{cases} 0, & \mbox{если x(i) и x(j) лежат в одном кластере} \\ 1, & \mbox{в другом случае } \\ \end{cases} [/math]

Можно заметить, что два объекта влияют на [math]Г[/math], только если они находятся в разных кластерах.

Чем больше значение метрики — тем лучше.

Phi Index

Классическая мера корреляции между двумя переменными:

[math] \Phi = \dfrac{ TP \times FN - TN \times FP }{ (TP + TN)(TP + FP)(FN + FP)(FN + TN) } [/math]

Minkowski Score

[math] MS = \dfrac{ \sqrt{ \sum_i \binom{a_i}{2} + \sum_j \binom{b_i}{2} - 2\sum_{ij} \binom{ n_{ij} }{ 2 } } }{ \sqrt{ \sum_j \binom{b_i}{2} } } [/math]

Goodman-Kruskal Index

[math] GK = \sum_i p_i(1 - \max_j \dfrac{ p_{ij} }{ p_i }) [/math]

Entropy

Энтропия измеряет "чистоту" меток классов:

[math] E = - \sum_i p_i ( \sum_j \dfrac{ p_{ij} }{ p_i } log( \dfrac{ p_{ij} }{ p_i } ) ) Стоит отметить, что если все кластера состоят из объектов одного класса, то энтропия равна 0. [/math]

Purity

[math] P = \sum_i p_i ( \max_j \dfrac{ p_{ij} }{ p_i } ) [/math]

Чистота ставит в соответствие кластеру самый многочисленный в этом кластере класс. Чистота находится в интервале [0, 1], причём значение = 1 отвечает оптимальной кластеризации.

F-мера

[math] F = \sum_j p_j \max_i \big\lbrack 2 \dfrac{ p_{ij} }{ p_i } \dfrac{ p_{ij} }{ p_j } \big/ (\dfrac{ p_{ij} }{ p_i } + \dfrac{ p_{ij} }{ p_j }) \big\rbrack [/math]

Variation of Information

Внутренние метрики оценки качества

Данные метрики оценивают качество структуры кластеров опираясь только непосредственно на нее, не используя внешней информации.

Компактность кластеров (Cluster Cohesion)

Идея данного метода в том, что чем ближе друг к другу находятся объекты внутри кластеров, тем лучше разделение.

Таким образом, необходимо минимизировать внутриклассовое расстояние, например, сумму квадратов отклонений:

[math] WSS = \sum \limits_{j=1}^{M} \sum \limits_{i = 1}^{|C_j|} (x_{ij} - \overline{x_j})^2 [/math], где [math]M[/math] — количество кластеров.

Отделимость кластеров (Cluster Separation)

В данном случае идея противоположная — чем дальше друг от друга находятся объекты разных кластеров, тем лучше.

Поэтому здесь стоит задача максимизации суммы квадратов отклонений:

[math] BSS = n \cdot \sum \limits_{j=1}^{M} (\overline{x_{j}} - \overline{x})^2 [/math], где [math]M[/math] — количество кластеров.

Индекс Данна (Dunn Index)

Индекс Данна имеет множество вариаций, оригинальная версия выглядит следующим образом:

[math] D(C) = \dfrac{ min_{c_k \in C} \{ min_{c_l \in C \setminus c_k} \{ \delta(c_k, c_l) \} \} }{ max_{c_k \in C} \{ \Delta(c_k) \} } [/math],

где:

[math]\delta[/math] — межкластерное расстояние, [math]\delta(c_k, c_k) = min_{x_i \in c_k, y_j \in c_l} \|x_i - x_j\|[/math],

[math]\Delta(c_k)[/math] — диаметр кластера, [math]\Delta(c_k) = max_{x_i,x_j \in c_k} \|x_i - x_j\|[/math].

Силуэт (Silhouette)

Значение силуэта показывает, насколько объект похож на свой кластер по сравнению с другими кластерами.

Оценка для всей кластерной структуры:

[math] Sil(С) = \dfrac{1}{N} \sum_{c_k \in C} \sum_{x_i \in c_k} \dfrac{ b(x_i, c_k) - a(x_i, c_k) }{ max \{ a(x_i, c_k), b(x_i, c_k) \} } [/math],

где:

[math] a(x_i, c_k) = \dfrac{1}{|c_k|} \sum_{x_j \in c_k} \|x_i - x_j\| [/math] — среднее расстояние от [math]x_i \in c_k[/math] до других объектов из кластера [math]c_k[/math] (компактность),

[math] b(x_i, c_k) = min_{c_l \in C \setminus c_k } \{ \dfrac{1}{|c_l|} \sum_{x_j \in c_l} \|x_i - x_j\| [/math] — среднее расстояние от [math]x_i \in c_k[/math] до объектов из другого кластера [math]c_l: k \neq l[/math] (отделимость).

Можно заметить, что

[math] -1 \le Sil(C) \le 1 [/math].

Чем ближе данная оценка к 1, тем лучше.

Есть также упрощенная вариация силуэта: [math]a(x_i, c_k)[/math] и [math]b(x_i, c_k)[/math] вычисляются через центры кластеров.

Calinski–Harabasz index

[math] CH(C) = \dfrac{ N-K }{ K-1 } \cdot \dfrac{ sum_{c_k \in C} |c_k| \cdot \| \overline{c_k} - \overline{X} \| }{ sum_{c_k \in C} sum_{ x_i \in c_k } \| x_i - \overline{c_k} \| } [/math]

Компактность основана на расстоянии от точек кластера до их центроидов, а разделимость - на расстоянии от центроид кластеров до глобального центроида.

C-Index

C-Index - нормализованная оценка компактности:

[math] CI(C) = \dfrac{ S(C) - S_{min}(C) }{ S_{max}(C) - S_{min}(C)} [/math],

где:

[math] S(C) = \sum \limits_{c_k \in C} \sum \limits_{x_i, x_j \in c_k} \| x_i - x_j \| [/math],

[math]S_{min}(C) (S_{max}(C))[/math] - сумма [math]\dfrac{ |c_k|\cdot(|c_k| - 1) }{2}[/math] минимальных (максимальных) расстояний между парами всех объектов во всем датасете.

Davies–Bouldin Index

Это, возможно, одна из самых используемых мер оценки качества кластеризации.
Она вычисляет компактность как расстояние от объектов кластера до их центроидов, а отделимость - как расстояние между центроидами.

[math] DB(C) = \dfrac{1}{K} \sum \limits_{c_k \in C} \max \limits_{c_l \in C \setminus c_k} \Big\{ \dfrac{ S(c_k)+S(c_l) }{ \| \overline{c_k} - \overline{c_l} \| } \Big\} [/math],

где:

[math] S(c_k) = \dfrac{ 1 }{ |c_k| } \sum \limits_{x_i \in c_k} \|x_i - \overline{c_k}\| [/math]

Существует еще одна вариация данной метрики, которая была предложена автором вместе с основной версией:

[math] DB^*(C) = \dfrac{1}{K} \sum \limits_{c_k \in C} \dfrac { \max \limits_{c_l \in C \setminus c_k} \{ S(c_k)+S(c_l) \} } { \min \limits_{c_l \in C \setminus c_k} \{ \| \overline{c_k} - \overline{c_l} \| \} } [/math]

Score function

[math] SF(C) = 1 - \dfrac{ 1 }{ e^{e^{bcd(C) + wcd(C)}} } [/math],

где:

[math] bcd(C) = \dfrac{ \sum \limits_{c_k \in C} |c_k| \cdot \|\overline{c_k} - \overline{X}\| }{ N \times K } [/math],

[math] wcd(C) = \sum \limits_{c_k \in C} \dfrac{ 1 }{ |c_k| } \sum \limits_{x_i \in c_k} \|x_i - \overline{c_k}\| [/math]

Сравнение

Не существует лучшего метода оценки качества кластеризации. Однако, в рамках исследования была предпринята попытка сравнить существующие метрики на различных данных. Полученные результаты показали, что на искусственных датасетах наилучшим образом себя проявили индексы Silhouette(Sil), Davies–Bouldin*(DB*) и Calinski–Harabasz(CH). На реальных датасетах лучше всех показал себя Score function.

См. также

• Кластеризация
• Оценка качества в задачах классификации и регрессии^{[на 28.01.19 не создан]}

Источники информации

1. Wikipedia — Category:Clustering criteria
2. Сивоголовка Е. В. Методы оценки качества четкой кластеризации
3. Cluster Validation