聚類(lèi)是另一種無(wú)監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)方法，該方法將數(shù)據(jù)點(diǎn)分為相似的組，稱(chēng)之為“類(lèi)”。一個(gè)類(lèi)包含來(lái)自數(shù)據(jù)集的一個(gè)觀察子集，同一類(lèi)中的所有觀察值都被認(rèn)為是“相似的”。每個(gè)類(lèi)里觀測(cè)值彼此之間接近（稱(chēng)為內(nèi)聚），兩個(gè)不同的類(lèi)里的觀測(cè)值彼此遠(yuǎn)離或者盡可能不同（稱(chēng)為分離）。下圖描述了類(lèi)的內(nèi)聚和分離。

聚類(lèi)算法在許多投資問(wèn)題中特別有用。例如，在對(duì)公司進(jìn)行分組時(shí)，類(lèi)可以發(fā)現(xiàn)公司之間的重要相似性和差異性，而這些相似性和差異性可能不會(huì)被標(biāo)準(zhǔn)的行業(yè)分類(lèi)所捕捉。在投資組合管理中，聚類(lèi)方法被用來(lái)改善投資組合的多樣化。

在實(shí)踐中，專(zhuān)家判斷在聚類(lèi)算法中起著一定的作用。首先，專(zhuān)家必須確定什么是“相似”。每個(gè)公司都可以被認(rèn)為是一個(gè)具有多種特征的觀察值，包含營(yíng)業(yè)收入、利潤(rùn)、財(cái)務(wù)比率等財(cái)務(wù)數(shù)值，以及其他潛在的模型輸入值。有了這些特征值，兩個(gè)觀測(cè)值之間的相似度或“距離”就可以被定義。距離越小，觀測(cè)結(jié)果越相似；距離越大，觀測(cè)結(jié)果越不相似。

一個(gè)常用的定義方法是歐幾里得距離，即兩點(diǎn)之間的直線距離。在機(jī)器學(xué)習(xí)中，經(jīng)常使用的距離度量有十余種。在實(shí)踐中，距離度量的選擇取決于數(shù)據(jù)的性質(zhì)（是否是數(shù)值）和被分析的業(yè)務(wù)類(lèi)別。

一旦定義了相關(guān)的距離度量，我們就可以將類(lèi)似的觀測(cè)結(jié)果分在一起。我們現(xiàn)在介紹兩種比較流行的聚類(lèi)方法：K-Means和分層聚類(lèi)。

K-Means

K-Means是一種相對(duì)較老的算法，它將觀察值重復(fù)劃分為一個(gè)固定的數(shù)字k（不重疊的類(lèi)）。類(lèi)的數(shù)量k是一個(gè)模型超參數(shù)，它的值由研究人員在學(xué)習(xí)開(kāi)始之前設(shè)置。每個(gè)類(lèi)由它的形心（centroid，即中心）定義，每個(gè)觀測(cè)值都由算法分配到與該觀測(cè)值最接近的形心的類(lèi)中。

K-Means算法遵循迭代過(guò)程。如下表所示，k=3和一組關(guān)于變量的觀察結(jié)果可以用兩個(gè)特征來(lái)描述。

在表中，水平軸和垂直軸分別代表第一和第二特征。例如，投資分析師可能希望將一組公司用兩個(gè)測(cè)量標(biāo)準(zhǔn)分成三類(lèi)。

算法將觀測(cè)數(shù)據(jù)按以下步驟進(jìn)行分類(lèi)：

1、首先確定k（本例為3）個(gè)初始隨機(jī)形心的位置。

2、算法分析每個(gè)觀測(cè)值的特征。基于使用的距離度量，K-Means將每個(gè)觀測(cè)值分配給最近的形心（類(lèi)由形心定義）。

3、借助每個(gè)類(lèi)中的觀測(cè)值，K-Means算法在計(jì)算每個(gè)類(lèi)新的（k個(gè)）形心（形心是觀測(cè)值的平均值）。

4、然后將觀測(cè)結(jié)果重新分配到新的形心，根據(jù)觀測(cè)結(jié)果對(duì)類(lèi)重新定義。

5、再次進(jìn)行新的（k個(gè)）形心及類(lèi)的確定過(guò)程。

K-Means算法將繼續(xù)迭代，直到?jīng)]有觀察結(jié)果被重新分配到另一個(gè)新的類(lèi)（即不需要重新計(jì)算新的形心）。該算法最終收斂并得到最后的K個(gè)類(lèi)及類(lèi)內(nèi)的觀察值。在k=3的約束下，K-Means算法最小化了類(lèi)內(nèi)的距離（內(nèi)聚最大化），最大化了類(lèi)間距離（分離最大化）。

K-Means算法速度快，在擁有上億個(gè)觀測(cè)數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集上運(yùn)行良好。但是，類(lèi)的最終分配可能取決于形心的初始位置。為了解決這個(gè)問(wèn)題，可以使用不同的形心多次運(yùn)行該算法，然后根據(jù)業(yè)務(wù)目的選擇最有用的分類(lèi)。

這種技術(shù)的一個(gè)限制是，在運(yùn)行K-Means之前，必須確定類(lèi)的數(shù)量（超參數(shù)k）。

因此，我們需要知道，研究問(wèn)題及分析數(shù)據(jù)集，選擇多少個(gè)類(lèi)是合理的。或者，可以選擇k的取值范圍，通過(guò)運(yùn)行算法找到最優(yōu)的類(lèi)的數(shù)量——使類(lèi)內(nèi)距離最小，類(lèi)內(nèi)的相似度最大。但是，最終結(jié)果仍可能過(guò)于主觀。

以羅素3000指數(shù)為例，該指數(shù)跟蹤美國(guó)市值最高的3000只股票。這3000支股票可以根據(jù)財(cái)務(wù)特征（如總資產(chǎn)、總收益、盈利能力、杠桿率等）和經(jīng)營(yíng)特征（如員工人數(shù)、研發(fā)費(fèi)用等）分為10個(gè)、50個(gè)甚至更多的類(lèi)。由于處于同一行業(yè)類(lèi)別中的公司可能具有非常不同的財(cái)務(wù)和運(yùn)營(yíng)特征，因此使用K-Means派生出不同的類(lèi)可以為“同類(lèi)”群體的性質(zhì)提供獨(dú)特的理解。如前所述，k的準(zhǔn)確選擇取決于所需的精度或分割的水平。我們還可以使用聚類(lèi)對(duì)投資工具或?qū)_基金進(jìn)行分類(lèi)，作為標(biāo)準(zhǔn)分類(lèi)的替代方法。聚類(lèi)還可以幫助實(shí)現(xiàn)可視化數(shù)據(jù)，并有助于檢測(cè)趨勢(shì)或異常值。

總而言之，K-Means算法是投資實(shí)踐中最常用的算法之一，特別是在高維數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)特有模式及作為現(xiàn)有靜態(tài)行業(yè)分類(lèi)的替代方法等方面。

分層聚類(lèi)

分層聚類(lèi)是一種用于構(gòu)建層次類(lèi)結(jié)構(gòu)的迭代過(guò)程。在K-Means聚類(lèi)中，算法將數(shù)據(jù)分割成預(yù)定數(shù)目的聚類(lèi);類(lèi)之間沒(méi)有定義的關(guān)系。然而，在分層聚類(lèi)中，算法會(huì)創(chuàng)建大小遞增（“內(nèi)聚”）或遞減（“分離”）的中間類(lèi)，直到達(dá)到最終的聚類(lèi)。正如“分層”一詞所暗示的，該過(guò)程在多層類(lèi)之間創(chuàng)建關(guān)系。雖然與K-Means聚類(lèi)相比，分層聚類(lèi)的計(jì)算量更大，但它的優(yōu)點(diǎn)是允許分析師在決定使用哪種間隔的數(shù)據(jù)之前檢查不同間隔數(shù)據(jù)的分段。

更詳細(xì)地說(shuō)，內(nèi)聚式（自下至上）分層聚類(lèi)先將每個(gè)觀察值作為自己的類(lèi)。然后，算法根據(jù)距離（相似度）的度量找到兩個(gè)最近的類(lèi)，并將它們合并成一個(gè)新的更大的類(lèi)。這個(gè)過(guò)程不斷重復(fù)，直到所有的觀察值都聚集成一個(gè)類(lèi)。下表中的A表描述了一個(gè)內(nèi)聚聚類(lèi)的假想示例，其中的觀察結(jié)果用字母表示（A到K），觀察結(jié)果周?chē)膱A圈表示類(lèi)。這個(gè)過(guò)程從11個(gè)單獨(dú)的類(lèi)開(kāi)始，然后生成分組序列。第一個(gè)序列包括6個(gè)類(lèi)，有5個(gè)類(lèi)各自有2個(gè)觀測(cè)值，1個(gè)類(lèi)有單個(gè)觀測(cè)值G。接下來(lái)生成2個(gè)類(lèi)，一個(gè)類(lèi)有6個(gè)觀測(cè)值，另一個(gè)類(lèi)有5個(gè)觀測(cè)值。最后的結(jié)果是一個(gè)包含所有11個(gè)觀測(cè)值的大類(lèi)，該大類(lèi)包括兩個(gè)主要的子類(lèi)，每個(gè)子類(lèi)包含三個(gè)較小的孫類(lèi)。

相反，分離式（自上而下）分層聚類(lèi)從單個(gè)類(lèi)的所有觀察值開(kāi)始。然后根據(jù)距離（相似度）將觀測(cè)結(jié)果分成兩個(gè)類(lèi)。然后，該算法逐步將中間類(lèi)劃分為更小的類(lèi)，直到每個(gè)類(lèi)只包含一個(gè)觀察值。B表描述了分離式聚類(lèi)的步驟，它以一個(gè)包含11個(gè)觀察值的類(lèi)開(kāi)始，算法生成兩個(gè)較小的類(lèi)，一個(gè)有6個(gè)觀測(cè)值，另一個(gè)有5個(gè)觀測(cè)值;然后再分為6個(gè)類(lèi);最后生成11個(gè)類(lèi)，每個(gè)類(lèi)只包含一個(gè)觀測(cè)值。

在這個(gè)假設(shè)的例子中，內(nèi)聚式和分離式聚類(lèi)產(chǎn)生了相同的結(jié)果：兩個(gè)主要的子類(lèi)，每個(gè)子類(lèi)有三個(gè)更小的孫類(lèi)。我們可以在6個(gè)類(lèi)或2個(gè)類(lèi)之間進(jìn)行選擇。由于計(jì)算速度快，內(nèi)聚式聚類(lèi)是處理數(shù)據(jù)集的常用方法。內(nèi)聚式聚類(lèi)算法根據(jù)局部模式進(jìn)行決策，不考慮數(shù)據(jù)的全局結(jié)構(gòu)。因此，內(nèi)聚式聚類(lèi)非常適合于對(duì)較小的類(lèi)進(jìn)行識(shí)別。由于分離式聚類(lèi)先從整體開(kāi)始，所以常被側(cè)重于分析數(shù)據(jù)的全局結(jié)構(gòu)，因此更適合于識(shí)別較大的類(lèi)。

為了確定內(nèi)聚式和分離式聚類(lèi)的最佳結(jié)果，需要對(duì)兩個(gè)類(lèi)之間的距離有明確的定義。一些常用的定義包括求每個(gè)類(lèi)中所有觀測(cè)值之間直線距離的最小值、最大值或平均值。