分類作為一種監督學習方法，要求必須事先明確知道各個類別的資訊，並且斷言所有待分類項都有乙個類別與之對應。但是很多時候上述條件得不到滿足，尤其是在處理海量資料的時候，如果通過預處理使得資料滿足分類演算法的要求，則代價非常大，這時候可以考慮使用聚類演算法。
聚類屬於無監督學習，相比於分類，聚類不依賴預定義的類和類標號的訓練例項。
所謂聚類問題，就是給定乙個元素集合d，其中每個元素具有n個可觀察屬性，使用某種演算法將d劃分成k個子集，要求每個子集內部的元素之間相異度盡可能低，而不同子集的元素相異度盡可能高。其中每個子集叫做乙個簇。
與分類不同，分類是示例式學習，要求分類前明確各個類別，並斷言每個元素對映到乙個類別，而聚類是觀察式學習，在聚類前可以不知道類別甚至不給定類別數量，是無監督學習的一種。
k均值演算法的計算過程非常直觀：
1、從d中隨機取k個元素，作為k個簇的各自的中心。
2、分別計算剩下的元素到k個簇中心的相異度，將這些元素分別劃歸到相異度最低的簇。
3、根據聚類結果，重新計算k個簇各自的中心，計算方法是取簇中所有元素各自維度的算術平均數。
4、將d中全部元素按照新的中心重新聚類。
5、重複第3，4步，直到聚類結果不再變化。
6、將結果輸出。
K均值 K means 聚類演算法
j.b.macqueen 在 1967 年提出的k means演算法 22 到目前為止用於科學和工業應用的諸多聚類演算法中一種極有影響的技術。它是聚類方法中乙個基本的劃分方法，常常採用誤差平方和準則函式作為聚類準則函式，誤差平方和準則函式定義為 3 1 其中，是類 中資料物件的均值，即 j 1,2,...
K 均值聚類演算法 K means
k means是一種無監督的學習,將相似的物件歸到同乙個簇中.可以將一批資料分為k個不同的簇,並且每個簇的中心採用簇中所含樣本的均值計算而成.k means演算法的k值需要由使用者指定,演算法開始時隨機選擇k個初始點作為質心,然後將資料集中的每個點分配到乙個簇中.那麼,如何確定某一組資料歸於哪個簇中...
K均值聚類演算法 K Means
將資料集中的資料按照距離質心的遠近分到各個簇中 將各個簇中的資料求平均值，作為新的質心，重複上一步，直到所有的簇不再改變 from numpy import defloaddataset filename dataset f open filename for line in f.readlines...