Question

kmean算法是干什么的

Answer 1

聚类分析是一种静态数据分析方法，常被用于机器学习，模式识别，数据挖掘等领域。通常认为，聚类是一种无监督式的机器学习方法，它的过程是这样的：在未知样本类别的情况下，通过计算样本彼此间的距离（欧式距离,马式距离，汉明距离，余弦距离等）来估计样本所属类别。从结构性来划分，聚类方法分为自上而下和自下而上两种方法，前者的算法是先把所有样本视为一类，然后不断从这个大类中分离出小类，直到不能再分为止；后者则相反，首先所有样本自成一类，然后不断两两合并，直到最终形成几个大类。　
常用的聚类方法主要有以下四种： 　　//照搬的wiki，比较懒...
Connectivity based clustering　　（如hierarchical clustering 层次聚类法)
Centroid-based clustering　　(如kmeans)
Distribution-based clustering
Density-based clustering
　　Kmeans聚类是一种自下而上的聚类方法，它的优点是简单、速度快；缺点是聚类结果与初始中心的选择有关系，且必须提供聚类的数目。Kmeans的第二个缺点是致命的，因为在有些时候，我们不知道样本集将要聚成多少个类别，这种时候kmeans是不适合的，推荐使用hierarchical 或meanshift来聚类。第一个缺点可以通过多次聚类取最佳结果来解决。
　　Kmeans的计算过程大概表示如下
随机选择k个聚类中心. 最终的类别个数<= k
计算每个样本到各个中心的距离
每个样本聚类到离它最近的中心
重新计算每个新类的中心
重复以上步骤直到满足收敛要求。(通常就是中心点不再改变或满足一定迭代次数).