K-means聚类算法介绍与利用聚类算法介绍与利用python实现的代码示例实现的代码示例
聚类聚类
今天说K-means聚类算法,但是必须要先理解聚类和分类的区别,很多业务人员在日常分析时候不是很严谨,混为一谈,其实
二者有本质的区别。
分类分类其实是从特定的数据中挖掘模式,作出判断的过程。比如Gmail邮箱里有垃圾邮件分类器,一开始的时候可能什么都不过
滤,在日常使用过程中,我人工对于每一封邮件点选“垃圾”或“不是垃圾”,过一段时间,Gmail就体现出一定的智能,能够自动
过滤掉一些垃圾邮件了。这是因为在点选的过程中,其实是给每一条邮件打了一个“标签”,这个标签只有两个值,要么是“垃
圾”,要么“不是垃圾”,Gmail就会不断研究哪些特点的邮件是垃圾,哪些特点的不是垃圾,形成一些判别的模式,这样当一封
信的邮件到来,就可以自动把邮件分到“垃圾”和“不是垃圾”这两个我们人工设定的分类的其中一个。
聚类聚类的的目的也是把数据分类,但是事先我是不知道如何去分的,完全是算法自己来判断各条数据之间的相似性,相似的就放
在一起。在聚类的结论出来之前,我完全不知道每一类有什么特点,一定要根据聚类的结果通过人的经验来分析,看看聚成的
这一类大概有什么特点。
1、概述、概述
k-means是一种非常常见的聚类算法,在处理聚类任务中经常使用。K-means算法是集简单和经典于一身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。
该算法认为类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。
2、核心思想、核心思想
通过迭代寻找k个类簇的一种划分方案,使得用这k个类簇的均值来代表相应各类样本时所得的总体误差最小。
k个聚类具有以下特点:各聚类本身尽可能的紧凑,而各聚类之间尽可能的分开。
k-means算法的基础是
最小误差平方和准则
,
其代价函数是:
式中,μc(i)表示第i个聚类的均值。
各类簇内的样本越相似,其与该类均值间的误差平方越小,对所有类所得到的误差平方求和,即可验证分为k类时,各聚类是
否是最优的。
上式的代价函数无法用解析的方法最小化,只能有迭代的方法。
3、算法步骤图解、算法步骤图解
下图展示了对n个样本点进行K-means聚类的效果,这里k取2。