Question

Kmeans算法原理

Answer 1

Kmeans是一种无监督的基于距离的聚类算法，其变种还有Kmeans++。

注意，某些聚类中心可能没有被分配到样本，这样的聚类中心就会被淘汰（意味着最终的类数可能会减少）

和其他机器学习算法一样，K-Means 也要评估并且最小化聚类代价，在引入 K-Means 的代价函数之前，先引入如下定义：

引入代价函数：

5） 对噪音和异常点比较的敏感。

数据呈圆形、凸型、在一起的簇的数据形状近似高斯分布的这些数据是kmeans喜欢的数据。