K-MEANS算法【聚类】

可视化

聚类

 

 

最简单实用的聚类算法：K-MEANS算法

K值：数据分成几份

质心：簇的中心点

优化目标：K个簇的（每个簇中的每个点距离质心的距离）的和最小

ci中心点，x个别点

 

 工作流程：

设置K值，初始化K个点（随机？），然后计算每个点距离这K个点的距离，视距离最近的那个点为主，然后分成K个家族

然后家族内重新选出宗主（按照某方法求得质心），然后所有的点再根据距离重新认主。

重复上面的过程直到所用样本点都基本不变为止。

 

 

 

 初始值(质心的位置)选的不好可能会影响最终的效果，比如下面的最终结果不尽人意