【ML 吴恩达】12 聚类之K-均值算法

秒速五厘米 2022-12-25 12:53 248阅读 0赞

### 目录 ###

*  1 简介
 *  2 计算相似度和非相似度
 *  3 K-均值聚类的算法过程
 *  4 K-均值算法步骤
 *  5 K-均值准确率
 *  6 选择K值
 *  7 K-均值特点

# 1 简介 #

K-均值（K-means）是一种分区聚类。将数据分为不重叠的子集（簇），而没有任何簇的内部结构或标签。是一种无监督学习算法（divides the data into non-overlapping subsets (clusters) without any cluster internal strcture）在簇内是非常相似的，在簇外是非常不同的。  
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# 2 计算相似度和非相似度 #

K-means 本质上是努力最小化簇内距离，最大化簇间距离；以类似的样本进入一个簇，而不同的样本进入不同的簇的方式形成簇群；将数据分为不重叠的子集（簇），而没有任何簇的内部结构或标签。  
以下举例多维相似度的计算  
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# 3 K-均值聚类的算法过程 #

举例说明：假设簇只有两个特征，age 和income  
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散点图表示客户的分布，y表示年龄，x表示收入  
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我们的目标：把数据集点分成几个簇，如下所示  
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（1）初始化k，随机选择k个中心点  
（2）计算距离（相似度）  
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（3）将每个点分配给最近的点（centroid）  
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（4）为每个簇计算新的点  
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（5）重复直到不再有改变  
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# 4 K-均值算法步骤 #

（1）对每个簇随意放置K重心值  
（2）计算所有点和这个重点的距离  
（3）为每个数据点分配最近的重心点，创建一个簇  
（4）重新计算k重心的位置  
（5）重复第2-4步，直到重心点不再移动

# 5 K-均值准确率 #

如何评估由K-均值算法形成的簇的好坏?即是计算簇的准确率？  
（1）外部方法  
如果可以，把簇和真实的数据进行比较（一般不可能）  
（2）内部方法  
平均数据点和簇之间的距离

# 6 选择K值 #

计算不同k值下的数据点和簇的重心点之间距离的平均值。选择在肘点的K值作为初始值  
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# 7 K-均值特点 #

（1）是一种基于分类的算法，在中型和大型数据中相对有效  
（2）产生球状簇  
（3）缺点是需要提前分类簇的数量

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