Question

kmeans聚类算法是什么?

Answer 1

kmeans聚类算法是将样本聚类成k个簇（cluster）。

K-Means算法的思想很简单，对于给定的样本集，按照样本之间的距离大小，将样本集划分为K个簇。让簇内的点尽量紧密的连在一起，而让簇间的距离尽量的大。在实际K-Mean算法中，我们一般会多次运行图c和图d，才能达到最终的比较优的类别。

用数据表达式表示

假设簇划分为$(C_1,C_2,...C_k)$，则我们的目标是最小化平方误差E：$$ E = \sum\limits_{i=1}^k\sum\limits_{x \in C_i} ||x-\mu_i||_2^2$$。

其中$\mu_i$是簇$C_i$的均值向量，有时也称为质心，表达式为：$$\mu_i = \frac{1}{|C_i|}\sum\limits_{x \in C_i}x$$。