聚类(Clustering)，顾名思义就是“物以类聚，人以群分”，其主要思想是按照特定标准把数据集聚合成不同的簇，使同一簇内的数据对象的相似性尽可能大，同时，使不在同一簇内的数据对象的差异性尽可能大。通俗地说，就是把相似的对象分到同一组。

聚类算法通常不使用训练数据，只要计算对象间的相似度即可应用算法。这在机器学习领域中被称为无监督学习。

某大型保险企业拥有海量投保客户数据，由于大数据技术与相关人才的紧缺，企业尚未建立统一的数据仓库与运营平台，积累多年的数据无法发挥应有的价值。企业期望搭建用户画像，对客户进行群体分析与个性化运营，以此激活老客户，挖掘百亿续费市场。众安科技数据团队对该企业数据进行建模，输出用户画像并搭建智能营销平台。再基于用户画像数据进行客户分群研究，制订个性化运营策略。

本文重点介绍聚类算法的实践。

Step 1 数据预处理

任何大数据项目中，前期数据准备都是一项繁琐无趣却又十分重要的工作。

首先，对数据进行标准化处理，处理异常值，补全缺失值，为了顺利应用聚类算法，还需要使用户画像中的所有标签以数值形式体现。

其次要对数值指标进行量纲缩放，使各指标具有相同的数量级，否则会使聚类结果产生偏差。

接下来要提取特征，即把最初的特征集降维，从中选择有效特征放进聚类算法里跑。众安科技为该保险公司定制的用户画像中，存在超过200个标签，为不同的运营场景提供了丰富的多维度数据支持。但这么多标签存在相关特征，假如存在两个高度相关的特征，相当于将同一个特征的权重放大两倍，会影响聚类结果。

我们可以通过关联规则分析(Association Rules)发现并排除高度相关的特征，也可以通过主成分分析(Principal Components Analysis，简称PCA)进行降维。这里不详细展开，有兴趣的读者可以自行了解。

Step 2 确定聚类个数

层次聚类是十分常用的聚类算法，是根据每两个对象之间的距离，将距离最近的对象两两合并，合并后产生的新对象再进行两两合并，以此类推，直到所有对象合为一类。

Ward方法在实际应用中分类效果较好，应用较广。它主要基于方差分析思想，理想情况下，同类对象之间的离差平方和尽可能小，不同类对象之间的离差平方和应该尽可能大。该方法要求样品间的距离必须是欧氏距离。

值得注意的是，在R中，调用ward方法的名称已经从“ward”更新为“ward.D”。

1. library(proxy) 
2. Dist <- dist(data,method='euclidean') #欧式距离 
3. clusteModel <- hclust(Dist, method='ward.D') 
4. plot(clusteModel) 

在轮廓系数的实际应用中，不能单纯取轮廓系数最大的K值，还需要考虑聚类结果的分布情况(避免出现超大群体)，以及从商业角度是否易于理解与执行，据此综合分析，探索合理的K值。

综上，根据分析研究，确定K的取值为7。

Step 3 聚类

K-means是基于距离的聚类算法，十分经典，简单而高效。其主要思想是选择K个点作为初始聚类中心， 将每个对象分配到最近的中心形成K个簇，重新计算每个簇的中心，重复以上迭代步骤，直到簇不再变化或达到指定迭代次数为止。K-means算法缺省使用欧氏距离来计算。