K means演算法原理

k-means， 聚類(clustering) 屬於非監督學習 (unsupervised learning)，無類別標記。clustering 中的經典演算法，資料探勘十大經典演算法之一，其運算速度比較快，而且簡單。但是最終的結果和初始點的選擇有關，容易陷入區域性最優，且需要知道k的值。

1. 演算法接受引數 k ；然後將事先輸入的n個資料物件劃分為 k個聚類以便使得所獲得的聚類滿足：同一

聚類中的物件相似度較高；而不同聚類中的物件相似度較小。
2.演算法思想：
以空間中k個點為中心進行聚類，對最靠近他們的物件歸類。通過迭代的方法，逐次更新各聚類中心     
的值，直至得到最好的聚類結果
3.演算法描述：
（1）適當選擇c個類的初始中心；
（2）在第k次迭代中，對任意乙個樣本，求其到c各中心的距離，將該樣本歸到距離最短的中心所在     
的類；（3）利用均值等方法更新該類的中心值；
（4）對於所有的c個聚類中心，如果利用（2）（3）的迭代法更新後，值保持不變，則迭代結束，否則繼續迭代。

輸入：k, data[n];

（1） 選擇k個初始中心點，例如c[0]=data[0],…c[k-1]=data[k-1];
（2） 對於data[0]….data[n], 分別與c[0]…c[k-1]比較，假定與c[i]差值最少，就標記為i;
（3） 對於所有標記為i點，重新計算c[i]=/標記為i的個數；
（4） 重複(2)(3),直到所有c[i]值的變化小於給定閾值。
假設我們現在總共有四個點,和兩個初始中心點（以紅星標記） 
四個點座標：a(1,1);b(2,1);c(4,3);d(5,4) 
中心點座標：c1(1,1) ;c2(2,1) 
d°表示中心點到各個點的距離。
由於a點到中心點c1最近，而bcd三點到中心點c2比到c1進，所以： 
a點歸為第一類，bcd歸為第二類。 
根據歸類重新計算中心點。只有a點屬於第一類，bcd屬於第二類，我們對每一類所有的點求均值 
所以： 
c1=a=（1,1） 
下圖是更新過後的 
c1不變，c2的位置已經發生了變化。然後我們重複上面的步驟 
此時由於a點b點到c1點的距離小於到c2的距離，所以ab點歸為一類；c點d點到c2點的距離小於到c1點的距離，所以cd點歸為一類 
重新計算中心點c1和c2。 
更新後的圖如下： 
再次重複上面的步驟 
此時a點和b點到c1的距離還是小於到c2的距離，c點和d點到c2的距離還是小於到c1的距離歸類沒有任何的變化，所以演算法終止，聚類結束。 
				
K Means聚類演算法原理
k means演算法是無監督的聚類演算法，它實現起來比較簡單，聚類效果也不錯，因此應用很廣泛。k means演算法有大量的變體，本文就從最傳統的k means演算法講起，在其基礎上講述k means的優化變體方法。包括初始化優化k means 距離計算優化elkan k means演算法和大資料情況...
				
K Means聚類演算法原理
k means演算法是無監督的聚類演算法，它實現起來比較簡單，聚類效果也不錯，因此應用很廣泛。k means演算法有大量的變體，本文就從最傳統的k means演算法講起，在其基礎上講述k means的優化變體方法。包括初始化優化k means 距離計算優化elkan k means演算法和大資料情況...
				
K means演算法原理以及其缺點
k means是一種經典unsupervised的聚類演算法。其演算法描述如下 輸入 聚類個數 k，n個資料物件 輸出 每個資料物件所屬的聚類label 滿足方差最小 從n個資料物件中挑選出k個質心。計算n個資料物件距離不同質心的距離，並將n個資料物件劃分到與之距離最小的質心，形成新的k個聚類。重新...