K-Means原理解析

前言
我们在一开始的时候应该就说过，机器学习按照有无标签可以分为“监督学习”和“非监督学习”。

监督学习里面的代表算法就是：SVM、逻辑回归、决策树、各种集成算法等等。

非监督学习主要的任务就是通过一定的规则，把相似的数据聚集到一起，简称聚类。我们今天讲的K-Means算法是在非监督学习比较容易理解的一个算法，也是聚类算法中最著名的算法。
2. K-Means原理
K-Means是典型的聚类算法，K-Means算法中的k表示的是聚类为k个簇，means代表取每一个聚类中数据值的均值作为该簇的中心，或者称为质心，即用每一个的类的质心对该簇进行描述。
3. K-Means与KNN
初学者很容易把K-Means和KNN搞混，两者其实差别还是很大的。

K-Means是无监督学习的聚类算法，没有样本输出；而KNN是监督学习的分类算法，有对应的类别输出。KNN基本不需要训练，对测试集里面的点，只需要找到在训练集中最近的k个点，用这最近的k个点的类别来决定测试点的类别。而K-Means则有明显的训练过程，找到k个类别的最佳质心，从而决定样本的簇类别。

当然，两者也有一些相似点，两个算法都包含一个过程，即找出和某一个点最近的点。两者都利用了最近邻(nearest neighbors)的思想。

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