个人总结：聚类 K-Means_簇心

作者：AllinToyou | 2024-04-25 10:29:47

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簇心

K-Means是无监督聚类算法，实现简单且效果不错。只看名字容易与可以分类回归的K-近邻搞混。

它将样本按照距离的大小，将其划分为K个簇。簇内的点尽量紧密，簇间距离越大越好。

假设簇有k个，分别为， $\mu_{i}$ 为簇Ci的均值向量，称为质心或者簇心，表示为：

于是我们的目标可以设为，使所有簇内数据到它对应的簇心的距离最小：

求E的最小值是一个NP难问题，于是采用迭代方法如下图，红点和蓝点分别对应两个簇的簇心，随着簇心的迭代更新，每个簇对应的数据在发生改变，直到最后收敛

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