演算法 K Means 聚類

聚類：事先不知道資料會分為幾類，通過聚類分析將資料聚合成幾個群體。聚類不需要對資料進行訓練和學習。屬於無監督學習。

k-means 聚類

聚類演算法有很多種，k-means 是聚類演算法中的最常用的一種.

k-means 聚類演算法的大致意思就是「物以類聚，人以群分」：

首先輸入 k 的值，即我們指定希望通過聚類得到 k 個分組；

從資料集中隨機選取 k 個資料點作為初始大佬（質心）；

對集合中每乙個小弟，計算與每乙個大佬的距離，離哪個大佬距離近，就跟定哪個大佬。

這時每乙個大佬手下都聚集了一票小弟，這時候召開選舉大會，每一群選出新的大佬（即通過演算法選出新的質心）。

如果新大佬和老大佬之間的距離小於某乙個設定的閾值（表示重新計算的質心的位置變化不大，趨於穩定，或者說收斂），可以認為我們進行的聚類已經達到期望的結果，演算法終止。

如果新大佬和老大佬距離變化很大，需要迭代3~5步驟。

有6個點，從圖上看應該可以分成兩堆，前三個點一堆，後三個點另一堆。現在我手工地把 k-means 計算過程演示一下，同時檢驗是不是和預期一致：

1.設定 k 值為2

2.選擇初始大佬（就選 p1 和 p2）

3.計算小弟與大佬的距離：

從上圖可以看出，所有的小弟都離 p2 更近，所以次站隊的結果是：

a 組：p1

b 組：p2、p3、p4、p5、p6

4.召開選舉大會：

a 組沒什麼可選的，大佬就是自己

b 組有5個人，需要重新選大佬，這裡要注意選大佬的方法是每個人 x 座標的平均值和 y 座標的平均值組成的新的點，為新大佬，也就是說這個大佬是「虛擬的」。因此，b 組選出新大哥的座標為：p 哥（（1+3+8+9+10）/5，（2+1+8+10+7）/5）=（6.2，5.6）。

綜合兩組，新大哥為 p1（0，0），p哥（6.2，5.6），而p2-p6重新成為小弟。

5.再次計算小弟到大佬的距離：

這時可以看到p2、p3離p1更近，p4、p5、p6離p哥更近，所以第二次站隊的結果是：

a 組：p1、p2、p3

b 組：p4、p5、p6（虛擬大哥這時候消失）

6.第二屆選舉大會：

同樣的方法選出新的虛擬大佬：p哥1（1.33，1），p哥2（9，8.33），p1-p6都成為小弟。

7.第三次計算小弟到大佬的距離：

這時可以看到 p1、p2、p3 離 p哥1 更近，p4、p5、p6離 p哥2 更近，所以第二次站隊的結果是：

a 組：p1、p2、p3

b 組：p4、p5、p6

我們可以發現，這次站隊的結果和上次沒有任何變化了，說明已經收斂，聚類結束，聚類結果和我們最開始設想的結果完全一致。

K Means聚類演算法

k means聚類演算法 intergret kmeans演算法的基本思想是初始隨機給定k個簇中心，按照最鄰近原則把待分類樣本點分到各個簇。然後按平均法重新計算各個簇的質心，從而確定新的簇心。一直迭代，直到簇心的移動距離小於某個給定的值。k means聚類演算法主要分為三個步驟 1 第一步是為待聚類...

聚類演算法 K means

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。聚類相似度是利用各聚類中物件的均值所獲得乙個 中心物件 引力中心 來進行計算的。k means演算法是最為經典的基於劃分的聚類方法，是十大經典資料探勘演...

k means聚類演算法

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