python实现k均值算法_python实现kMeans算法

聚类是一种无监督的学习，将相似的对象放到同一簇中，有点像是全自动分类，簇内的对象越相似，簇间的对象差别越大，则聚类效果越好。

1、k均值聚类算法

k均值聚类将数据分为k个簇，每个簇通过其质心，即簇中所有点的中心来描述。首先随机确定k个初始点作为质心，然后将数据集分配到距离最近的簇中。然后将每个簇的质心更新为所有数据集的平均值。然后再进行第二次划分数据集，直到聚类结果不再变化为止。

伪代码为

随机创建k个簇质心

当任意一个点的簇分配发生改变时：

对数据集中的每个数据点：

对每个质心：

计算数据集到质心的距离

将数据集分配到最近距离质心对应的簇

对每一个簇，计算簇中所有点的均值并将均值作为质心

2、二分k均值算法

K均值算法可能会收敛到局部最小值，而非全局最小。一种用于度量聚类效果的指标为误差平方和(SSE)。因为取了平方，更加重视原理中心的点。为了克服k均值算法可能会收敛到局部最小值的问题，有人提出来二分k均值算法。

首先将所有点作为一个簇，然后将该簇一分为二，然后选择所有簇中对其划分能够最大程度减低SSE的值的簇，直到满足指定簇数为止。

伪代码

将所有点看成一个簇

计算SSE

while 当簇数目小于k时：

for 每一个簇：

计算总误差

在给定的簇上进行k均值聚类(k=2)

计算将该簇一分为二的总误差

选择使得误差最小的那个簇进行划分操作

python实现

代码及数据集下载：K-means

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原文链接：http://blog.csdn.net/weixin_37895339/article/details/78634144

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