K means聚類 的 Python 實現

k-means聚類 的 python 實現

k-means聚類是乙個聚類演算法用來將 n 個點分成 k 個集群。

演算法有3步：

1.初始化– k 個初始質心會被隨機生成

2.分配 – k 集群通過關聯到最近的初始質心生成

3.更新 –重新計算k個集群對應的質心

分配和更新會一直重複執行直到質心不再發生變化。

最後的結果是點和質心之間的均方差達到最小。

以 k=3 為例演示這個過程:

初始化

分配:

更新:

重新分配:

可以看到乙個紅色的點，變成了綠色的；乙個藍色的點變成了紅色的。

我們更加接近最終目標了。

現在重複這個過程，直到每乙個集群都沒有變化為止。

繼續這個過程:

現在得到3個清晰地集群和3個質點在這三個集群的中間。

結論：1.k-means 可以嘗試不同的初始化質點來獲取更好的 label.

2.如果資料集有一定的對稱性，一些資料可能會被錯誤的標記。

3.k-means 依賴歐氏距離，所以對尺度非常敏感，所以如果存在縮放問題，要對資料進行歸一化處理。

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