前言
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k
k
k-Means 作为一种经典聚类算法，相信大家都比较熟悉，其将簇中所有的点的均值作为簇中心，整个过程采用欧式空间中的距离度量。不同于
k
k
k-Means，
k
k
k-Medoids 将距簇中所有点距离之和最小的点作为簇中心，如下所示：
medoid
(
C
)
:
=
arg
min
x
i
∈
C
∑
x
j
∈
C
d
(
x
i
,
x
j
)
,
\operatorname{medoid}(C):=\underset{x_i \in C}{\arg \min } \sum_{x_j \in C} d\left(x_i, x_j\right),
medoid(C):=xi∈Cargminxj∈C∑d(xi,xj),
其中
d
(
⋅
,
⋅
)
d(\cdot, \cdot)
d(⋅,⋅) 为采用的度量。整个过程希望最小化：
Loss
:
=
∑
i
=
1
k
∑
x
c
∈
C
i
d
(
x
c
,
m
i
)
,
\text{Loss}:=\sum_{i=1}^k\sum_{x_c\in C_i} d(x_c, m_i),
Loss:=i=1∑kxc∈Ci∑d(xc,mi),
其中 k k k 表示 k k k 个簇， C i C_i Ci 表示第 i i i 个簇， m i m_i mi 为 C i C_i Ci 的簇中心。接下来介绍一些实现上述目标的算法。
PAM_Partitioning_Around_Medoids_17">PAM (Partitioning Around Medoids)
在最初版本的 PAM 中，整体流程分为两步：
- 第一步为 BUILD，即贪心选取 k k k 个点作为 Medoids；
- 第二步为 SWAP，需迭代多次，每一次选取一对点 ( m i , x o ) (m_i,x_o) (mi,xo)，用 x o x_o xo 将中心点 m i m_i mi 替换掉。
具体来说，在得到预处理的距离矩阵后，第一步一共贪心地执行 k k k 次，每一次选择一个使 Loss \text{Loss} Loss 下降最多的点作为 Medoids，这一步总的复杂度为 O ( n 2 k ) O(n^2k) O(n2k)。
第二步需迭代多次，每一次遍历所有的 ( m i , x o ) (m_i,x_o) (mi,xo) 组合，并计算采用该组合后， Loss \text{Loss} Loss 下降的幅度，选取下降幅度最大的组合作为交换，每一次迭代的复杂度为 O ( k ( n − k ) 2 ) O(k(n-k)^2) O(k(n−k)2)。
上述流程为比较暴力的方式，如果经过合理优化，SWAP 步可以做到每一次迭代复杂度降为 O ( n 2 ) O(n^2) O(n2) [FasterPAM]。
CLARA_30">CLARA
CLARA (Clustering LARge Applications) 是一种通过采样方式来加速 PAM 的方法，具体如下：
- 从大小为 N N N 的数据集中采样 n n n 次，每次采样出 s s s 个点；
- 对这 s s s 个点使用 PAM 算法，得到 k k k 个 medoids candidates；
- 从所有的 medoids candidates（一共 s ∗ k s*k s∗k 个）中挑出 k k k 个作为最终的 medoids.
最后一步可以采用随机抽取，投票加权，以及对 s ∗ k s*k s∗k 个点再执行一遍 PAM 算法等方式，整体过程的伪代码如下所示：
CLARANS_42">CLARANS
上述 CLARA 有一个问题，即每次采样出一个子集后，该次采样最终选择的 medoids candidates 就被限制在了这个子集中。那有没有什么方法，使得 medoids 的挑选仍然在所有点中进行，而不是局限在一个固定的子集中。
基于上述想法，CLARANS (Clustering Large Applications based on RANdomized Search) 提出在 PAM 的 SWAP 步骤中加入随机化采样，使得整体复杂度下降，具体如下：
- 随机挑选 k k k 个点作为初始 medoids；
- 随机将 k k k 个点中某一个点换成其它 n − k n-k n−k 个点中任意一个，判断 Loss \text{Loss} Loss 有无下降，若下降则重新执行该步，若持续 m a x n e i g h b o r maxneighbor maxneighbor 次置换 Loss \text{Loss} Loss 均未下降，则认为当前这组 medoids 为局部最优，进入下一步；
- 将当前这组 medoids 记录下来，并重复执行上述两步 n u m l o c a l numlocal numlocal 次，并从得到的 n u m l o c a l numlocal numlocal 局部最优中选一组 Loss \text{Loss} Loss 最小的输出。
上述过程对应下述算法：
其中「an arbitrary node in G n , k G_{n,k} Gn,k」即「从 n n n 个点随机挑出 k k k 个点，并将 k k k 个点的集合视作一个 node」，「random neighbor of a node」即随机将 k k k 个点的集合中某一个点换成其它 n − k n-k n−k 个点中的任意一个，「calculate the cost differential of the two nodes」即计算任意置换一个点后 Loss \text{Loss} Loss 的变化情况（该步复杂度为 O ( n − k ) O(n-k) O(n−k)）。
参考资料
- k-medoids - Wikipedia
- [arXiv21 - Erich Schubert] Fast and Eager k-Medoids Clustering: O(k) Runtime Improvement of the PAM, CLARA, and CLARANS Algorithms
- [Book - Leonard Kaufman] Finding Groups in Data An Introduction to Cluster Analysis
- Advanced Partitional clustering: medoids, PAM and CLARA and lite versions
- [TKDE02 - Raymond T. Ng] CLARANS: A Method for Clustering Objects for Spatial Data Mining
