怎样理解K-均值聚类原理

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如何正确使用K-均值聚类

无监督学习是指从无标注数据中学习模型的机器学习问题。无标注数据是自然得到的数据，模型表示数据的类别、转换或概率无监督学习的本质是学习数据中的统计规律或潜在结构，主要包括聚类、降维、概率估计。

KMeans算法是典型的基于距离的聚类算法，采用距离作为相似性的评价指标，即认为两个对象的距离越近，其相似度就越大。该算法认为簇是由距离靠近的对象组成的，因此把得到紧凑且独立的簇作为最终目标。

K个初始聚类中心点的选取对聚类结果具有较大的影响，因为在该算法第一步中是随机地选取任意k个对象作为初始聚类中心，初始地代表一个簇。该算法在每次迭代中对数据集中剩余的每个对象，根据其与各个簇中心的距离赋给最近的簇。当考查完所有数据对象后，一次迭代运算完成，新的聚类中心被计算出来。

算法过程如下：
（1）从N个数据文档（样本）随机选取K个数据文档作为质心（聚类中心）。
本文在聚类中心初始化实现过程中采取在样本空间范围内随机生成K个聚类中心。
（2）对每个数据文档测量其到每个质心的距离，并把它归到最近的质心的类。
（3）重新计算已经得到的各个类的质心。
（4）迭代（2）~（3步直至新的质心与原质心相等或小于指定阈值，算法结束。

怎样理解K-均值聚类原理

下图为几张GIF，形象说明k均值聚类的过程。

数据点。

怎样理解K-均值聚类原理

从最左边的4点开始

怎样理解K-均值聚类原理

从最右边的4点开始

怎样理解K-均值聚类原理

从4个最高点开始

怎样理解K-均值聚类原理

从4个底线开始

怎样理解K-均值聚类原理

从一个簇中的4个随机点开始

怎样理解K-均值聚类原理

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